- ISBN:9787115649997
- 装帧:平装
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 开本:大64开
- 页数:216
- 出版时间:2024-12-01
- 条形码:9787115649997 ; 978-7-115-64999-7
本书特色
阅读本书的理由1:106张漫画小抄,快速搞懂机器学习基础知识,秒懂复杂概念!
(1)知识体系清晰全面,轻松掌握各类机器学习概念。从简单的决策树到复杂的神经网络,从预处理训练集和测试集到各种模型评估指标,每一个概念都以全彩漫画解释!
(2)内容丰富,决策树、随机梯度下降、超参数、k-NN算法,超多概念,应有尽有!
(3)漫画小抄围绕各类数据科学或机器学习问题,涉及诸如过拟合、欠拟合、预处理、深度学习、神经网络等主题。
(4)使用卡片形式进行碎片化学习,以独特的视角和风趣幽默的画风,将复杂的机器学习概念以轻松幽默的方式呈现,能够做到随时随地学概念!
阅读本书的理由:2:内容有料又有趣,画风可爱,幽默风趣,学习ML不再枯燥!
(1)用*简单的方式,把高深莫测的机器学习概念变得通俗易懂。画风清新可爱,色彩搭配让人心情愉悦,每次翻阅都是一种享受!
(2)画风轻松,帮助初学者快速入门,快速搞懂机器学习几乎所有基础知识点,也能让有经验的研究者能够以一种全新的方式回顾和巩固知识。
(3)将深奥的机器学习概念变成了一串串轻松愉快的漫画故事,画风超级可爱,色彩搭配让人看了心情瞬间好到飞起,是视觉和心情的双重享受!
阅读本书的理由3:零基础学习受众面广,从零开始,一看就懂!
(1)以诙谐幽默的方式解释了复杂的机器学习概念,超级适合机器学习小白,通俗易懂!
(2)漫画风格简洁明快,色彩鲜明,同时不失幽默感,即便是机器学习初学者也能轻松理解其中的深奥知识。
(3)图文并茂,让你在轻松愉快的氛围中,秒懂复杂概念!
(4)每张卡片都是一个知识点,哪个概念不清楚就翻出来看一看,这样治愈的配色看多久都不会感觉累,非常方便初学者学习!
内容简介
本套漫画小抄准确解释了机器学习领域的106个重要概念,覆盖从随机森林到神经网络的各种算法。每张漫画小抄介绍一个重要概念,通过简明扼要的语言、易懂易记的插图、简洁明晰的排版布局,生动地呈现了每一个概念的思想内核,能帮助读者快速高效地理解与记忆。 本套漫画小抄适合所有机器学习的爱好者阅读,尤其是那些希望进一步了解机器学习概念的读者,包括高等院校计算机相关专业的大学生、研究生,计算机应用相关领域的研发人员与算法工程师等。
目录
单位归一化1
Tomek链接2
上采样3
数据增强4
下采样5
*小-*大缩放6
独热编码7
插补法8
基于k-NN的插补法9
学习曲线10
假阳性率11
闵可夫斯基距离12
学习率13
布里尔分数14
分类15
假阴性率16
训练误差率17
曲线下面积18
F1分数19
模型复杂度对偏差和方差的影响20
没有免费午餐定理21
预处理训练集和测试集22
深度双重下降23
主成分分析24
超参数VS参数25
损失函数的*小值26
模型一致性27
模型复杂度28
特征重要性29
机器学习中的“学习”意味着什么?30
泛化31
训练集,验证集和测试集32
过拟合与欠拟合33
袋外误差34
决策树35
决策树回归36
随机森林37
随机森林中的基尼系数38
特征缩放对梯度下降的影响39
正则化40
C,正则化强度的倒数41
早停法42
弹性网络43
Dropout44
权重衰减45
HingeLoss46
均方误差47
Kullback-Leibler散度损失48
二元交叉熵损失49
分类交叉熵损失50
损失函数51
Boosting52
弱学习器53
AdaBoost54
bagging算法55
集成方法56
神经网络参数随机初始化57
深度网络的目的58
指数线性单元59
神经元60
隐藏层61
LeakyReLU62
NoisyReLU63
梯度裁剪64
反向传播65
Epoch66
梯度悬崖67
常见的输出层激活函数68
梯度下降法69
线性激活函数70
小批量71
梯度爆炸72
Sigmoid激活函数73
Tanh激活函数74
深度学习的动机75
修正线性单元76
DBSCAN77
k-NN算法78
K均值聚类79
k-NN邻域大小80
线性判别分析81
核主成分分析82
均值漂移聚类83
偏差-方差权衡84
偏差85
偏差直觉86
贝叶斯误差87
大O表示法88
混淆矩阵89
动量随机梯度下降90
随机梯度下降91
RMSprop优化器92
特征选择策略93
准确率94
分类特征95
L1范数96
L2范数97
维度灾难98
特征矩阵99
自助采样法100
MNIST数据集101
词袋102
K折交叉验证103
超参数调优104
网格搜索105
错误类型106
作者简介
[美]克里斯·阿尔本(Chris Albon)
Chris Albon博士是维基媒体基金会机器学习主管,曾经创立了一家数据可视化公司,也是一位在数据科学领域享有盛誉的专家,他不仅在学术界有着丰富的研究经验,更是一位乐于分享知识的教育者。Chris Albon在O'Reilly公司出版的《Machine Learning With Python Cookbook》被誉为数据工程师的参考书,亚马逊4.6星,中文版《Python机器学习手册》开卷监控销售1万册。
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