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機(jī)器學(xué)習(xí)漫畫小抄
包郵 機(jī)器學(xué)習(xí)漫畫小抄
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大64開(kāi)
頁(yè)數(shù)：
216
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機(jī)器學(xué)習(xí)漫畫小抄 版權(quán)信息
- ISBN：9787115649997
- 條形碼：9787115649997 ; 978-7-115-64999-7
- 裝幀：平裝
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類：
機(jī)器學(xué)習(xí)漫畫小抄 本書特色
閱讀本書的理由1：106張漫畫小抄，快速搞懂機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)，秒懂復(fù)雜概念！
（1）知識(shí)體系清晰全面，輕松掌握各類機(jī)器學(xué)習(xí)概念。從簡(jiǎn)單的決策樹(shù)到復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從預(yù)處理訓(xùn)練集和測(cè)試集到各種模型評(píng)估指標(biāo)，每一個(gè)概念都以全彩漫畫解釋！
（2）內(nèi)容豐富，決策樹(shù)、隨機(jī)梯度下降、超參數(shù)、k-NN算法，超多概念，應(yīng)有盡有！
（3）漫畫小抄圍繞各類數(shù)據(jù)科學(xué)或機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題，涉及諸如過(guò)擬合、欠擬合、預(yù)處理、深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等主題。
（4）使用卡片形式進(jìn)行碎片化學(xué)習(xí)，以獨(dú)特的視角和風(fēng)趣幽默的畫風(fēng)，將復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)概念以輕松幽默的方式呈現(xiàn)，能夠做到隨時(shí)隨地學(xué)概念！
閱讀本書的理由:2：內(nèi)容有料又有趣，畫風(fēng)可愛(ài)，幽默風(fēng)趣，學(xué)習(xí)ML不再枯燥！
（1）用*簡(jiǎn)單的方式，把高深莫測(cè)的機(jī)器學(xué)習(xí)概念變得通俗易懂。畫風(fēng)清新可愛(ài)，色彩搭配讓人心情愉悅，每次翻閱都是一種享受！
（2）畫風(fēng)輕松，幫助初學(xué)者快速入門，快速搞懂機(jī)器學(xué)習(xí)幾乎所有基礎(chǔ)知識(shí)點(diǎn)，也能讓有經(jīng)驗(yàn)的研究者能夠以一種全新的方式回顧和鞏固知識(shí)。
（3）將深?yuàn)W的機(jī)器學(xué)習(xí)概念變成了一串串輕松愉快的漫畫故事，畫風(fēng)超級(jí)可愛(ài)，色彩搭配讓人看了心情瞬間好到飛起，是視覺(jué)和心情的雙重享受！
閱讀本書的理由3：零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)受眾面廣，從零開(kāi)始，一看就懂！
（1）以詼諧幽默的方式解釋了復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)概念，超級(jí)適合機(jī)器學(xué)習(xí)小白，通俗易懂！
（2）漫畫風(fēng)格簡(jiǎn)潔明快，色彩鮮明，同時(shí)不失幽默感，即便是機(jī)器學(xué)習(xí)初學(xué)者也能輕松理解其中的深?yuàn)W知識(shí)。
（3）圖文并茂，讓你在輕松愉快的氛圍中，秒懂復(fù)雜概念！
（4）每張卡片都是一個(gè)知識(shí)點(diǎn)，哪個(gè)概念不清楚就翻出來(lái)看一看，這樣治愈的配色看多久都不會(huì)感覺(jué)累，非常方便初學(xué)者學(xué)習(xí)！
機(jī)器學(xué)習(xí)漫畫小抄 內(nèi)容簡(jiǎn)介
本套漫畫小抄準(zhǔn)確解釋了機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的106個(gè)重要概念，覆蓋從隨機(jī)森林到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各種算法。每張漫畫小抄介紹一個(gè)重要概念，通過(guò)簡(jiǎn)明扼要的語(yǔ)言、易懂易記的插圖、簡(jiǎn)潔明晰的排版布局，生動(dòng)地呈現(xiàn)了每一個(gè)概念的思想內(nèi)核，能幫助讀者快速高效地理解與記憶。 本套漫畫小抄適合所有機(jī)器學(xué)習(xí)的愛(ài)好者閱讀，尤其是那些希望進(jìn)一步了解機(jī)器學(xué)習(xí)概念的讀者，包括高等院校計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)的大學(xué)生、研究生，計(jì)算機(jī)應(yīng)用相關(guān)領(lǐng)域的研發(fā)人員與算法工程師等。
機(jī)器學(xué)習(xí)漫畫小抄 目錄
單位歸一化1
Tomek鏈接2
上采樣3
數(shù)據(jù)增強(qiáng)4
下采樣5
*小-*大縮放6
獨(dú)熱編碼7
插補(bǔ)法8
基于k-NN的插補(bǔ)法9
學(xué)習(xí)曲線10
假陽(yáng)性率11
閔可夫斯基距離12
學(xué)習(xí)率13
布里爾分?jǐn)?shù)14
分類15
假陰性率16
訓(xùn)練誤差率17
曲線下面積18
F1分?jǐn)?shù)19
模型復(fù)雜度對(duì)偏差和方差的影響20
沒(méi)有免費(fèi)午餐定理21
預(yù)處理訓(xùn)練集和測(cè)試集22
深度雙重下降23
主成分分析24
超參數(shù)VS參數(shù)25
損失函數(shù)的*小值26
模型一致性27
模型復(fù)雜度28
特征重要性29
機(jī)器學(xué)習(xí)中的“學(xué)習(xí)”意味著什么？30
泛化31
訓(xùn)練集，驗(yàn)證集和測(cè)試集32
過(guò)擬合與欠擬合33
袋外誤差34
決策樹(shù)35
決策樹(shù)回歸36
隨機(jī)森林37
隨機(jī)森林中的基尼系數(shù)38
特征縮放對(duì)梯度下降的影響39
正則化40
C，正則化強(qiáng)度的倒數(shù)41
早停法42
彈性網(wǎng)絡(luò)43
Dropout44
權(quán)重衰減45
HingeLoss46
均方誤差47
Kullback-Leibler散度損失48
二元交叉熵?fù)p失49
分類交叉熵?fù)p失50
損失函數(shù)51
Boosting52
弱學(xué)習(xí)器53
AdaBoost54
bagging算法55
集成方法56
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)隨機(jī)初始化57
深度網(wǎng)絡(luò)的目的58
指數(shù)線性單元59
神經(jīng)元60
隱藏層61
LeakyReLU62
NoisyReLU63
梯度裁剪64
反向傳播65
Epoch66
梯度懸崖67
常見(jiàn)的輸出層激活函數(shù)68
梯度下降法69
線性激活函數(shù)70
小批量71
梯度爆炸72
Sigmoid激活函數(shù)73
Tanh激活函數(shù)74
深度學(xué)習(xí)的動(dòng)機(jī)75
修正線性單元76
DBSCAN77
k-NN算法78
K均值聚類79
k-NN鄰域大小80
線性判別分析81
核主成分分析82
均值漂移聚類83
偏差-方差權(quán)衡84
偏差85
偏差直覺(jué)86
貝葉斯誤差87
大O表示法88
混淆矩陣89
動(dòng)量隨機(jī)梯度下降90
隨機(jī)梯度下降91
RMSprop優(yōu)化器92
特征選擇策略93
準(zhǔn)確率94
分類特征95
L1范數(shù)96
L2范數(shù)97
維度災(zāi)難98
特征矩陣99
自助采樣法100
MNIST數(shù)據(jù)集101
詞袋102
K折交叉驗(yàn)證103
超參數(shù)調(diào)優(yōu)104
網(wǎng)格搜索105
錯(cuò)誤類型106
展開(kāi)全部
機(jī)器學(xué)習(xí)漫畫小抄 作者簡(jiǎn)介
[美]克里斯·阿爾本（Chris Albon）
Chris Albon博士是維基媒體基金會(huì)機(jī)器學(xué)習(xí)主管，曾經(jīng)創(chuàng)立了一家數(shù)據(jù)可視化公司，也是一位在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域享有盛譽(yù)的專家，他不僅在學(xué)術(shù)界有著豐富的研究經(jīng)驗(yàn)，更是一位樂(lè)于分享知識(shí)的教育者。Chris Albon在O'Reilly公司出版的《Machine Learning With Python Cookbook》被譽(yù)為數(shù)據(jù)工程師的參考書，亞馬遜4.6星，中文版《Python機(jī)器學(xué)習(xí)手冊(cè)》開(kāi)卷監(jiān)控銷售1萬(wàn)冊(cè)。
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