新书推荐 | 机器学习应用拦截机

译器借助于，就此以一个文档界定的TextGCN静态为例，科学实验GNN的就其运用于比对方法。

第12章为基于GAN的缩放分解成，首先宣讲了GAN的基本上法则、静态骨架、期望数组，以及GAN的训练程序。接着通过PyTorch搭建一个较为简单的GAN。就此通过运用于FashionMNIST数据集集借助于GAN较为广泛的应用课题——GAN的缩放分解成。

第三大部分别为开拓篇，都有第13~15章。

第13章为基于搜狗飞桨的立体交叉支线测定，首先宣讲了搜狗飞桨深达修习跨平台和AI Studio跨平台，然后宣讲了如何在AI Studio跨平台创建者新项目，就此以立体交叉支线测定训练任务为应用课题情形。

第14章为基于旷视十段MegEngine的期望测定，首先宣讲了旷视十段MegEngine跨平台，都有总体管理模式和跨平台独具特色，然后宣讲了MegEngine跨平台运用于比对方法，就此以MSCOCO期望测定训练任务为应用课题情形，重现基于MegEngine跨平台的静态紧密结合、训练与测试的处理过程。

第15章为信息处理获胜者跨平台在实践中会，宣讲了国内外两项大众文化获胜者——Kaggle获胜者和湖山大数据集获胜者，并宣讲了两项赛事中会的当今赛题。

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索引

第一大部分开放性篇

第1章信息处理开放性

1.1信息处理阐述

1.1.1信息处理训练任务

1.1.2关键性概念

1.1.3稳定性风险评估

1.2程序员自然语言与周围环境

1.2.1Python参阅

1.2.2Python周围环境配置与安装

1.2.3Python信息处理程序员戈

1.2.4PyTorch开放性

第2章数据集预妥善处理

2.1数据集清洗

2.1.1缺失取值妥善处理

2.1.2离群取值测定

2.2数据集转化

2.2.1数字转化成

2.2.2离散转化成

2.2.3正规转化成

2.2.4参数转化

2.3数据集压缩

2.3.1降维

2.3.2举例来说选择和采样

2.4应用课题情形： 基于PCA的数据集降维

2.4.1数据集集

2.4.2PCA降维

2.4.3情形结果及比对

第3章简单界定方法

3.1朴素贝叶斯界定方法

3.2KNN界定方法

3.2.1KNN方法借助于法则

3.2.2KNN方法借助于两步

3.2.3KNN方法优缺点

3.3应用课题情形：KNN界定

3.3.1数据集集

3.3.2紧密结合KNN界定器

3.3.3情形结果及比对

第4章举例来说

4.1举例来说静态

4.2特征选择

4.2.1特征和数据集划分

4.2.2划分标准

4.3举例来说分解成方法

4.3.1ID3举例来说分解成方法

4.3.2C4.5举例来说分解成方法

4.4CART方法

4.4.1举例来说的剪枝

4.4.2CART分解成方法

4.4.3CART剪枝方法

4.5应用课题情形： 基于举例来说的雪绒花缩放界定

4.5.1数据集集

4.5.2紧密结合举例来说

4.5.3情形结果及比对

第5章赞成formula_本机

5.1赞成formula_本机的基本上法则

5.1.1支等价可分

5.1.2最大间隔情况

5.1.3赞成formula_

5.2类似于氢数组

5.2.1支等价氢数组

5.2.2高斯氢数组

5.2.3质数氢数组

5.3应用课题情形： 基于SVM的异或数据集集划分

5.3.1数据集集及数据集预妥善处理

5.3.2紧密结合SVM界定器

5.3.3情形结果及比对

第6章转回比对

6.1支等价转回

6.1.1简单支等价转回

6.1.2多元支等价转回

6.2质数转回

6.3等价转化成转回

6.3.1岭转回

6.3.2总和理论上收缩与选择黎曼

6.3.3弹性网络

6.4随本机雨林转回

6.5转回静态的稳定性风险评估

6.6转回静态的借助于

6.6.1支等价转回借助于

6.6.2质数转回借助于

6.6.3等价转化成转回借助于

6.6.4随本机雨林转回借助于

6.7应用课题情形： 基于随本机雨林的租金预测

6.7.1数据集集

6.7.2数据集预妥善处理

6.7.3随本机雨林转回静态建立联系

6.7.4情形结果及比对

第7章聚类比对

7.1聚类阐述

7.1.1稳定性度量

7.1.2靠近近似取值

7.2Kmeans方法

7.3层次聚类

7.4高密度聚类

7.4.1DBSCAN特别概念

7.4.2DBSCAN方法程序

7.5应用课题情形

7.5.1Kmeans应用课题情形

7.5.2层次聚类应用课题情形

7.5.3DBSCAN应用课题情形

第8章信息处理与多层感知本机

8.1神经元静态

8.2感知本机法则及骨架

8.2.1单层感知本机

8.2.2多层感知本机

8.2.3反向传播方法

8.3.1数据集集及数据集预妥善处理

8.3.2三层感知本机紧密结合

8.3.3情形结果及比对

第二大部分先导篇

9.1CNN的基本上组合而成

9.1.1DFT运算基本上处理过程

9.1.2多通道DFT

9.1.3池转化成

9.2CNN静态参阅

9.3基于PyTorch紧密结合CNN

9.4.1数据集集

9.4.2数据集预妥善处理

9.4.3搭建DFT信息处理

9.4.4情形结果及比对

第10章基于RNN的核酸数据集界定

10.1高端核酸数据集的信息处理

10.1.1RNN特别时代背景知识

10.1.2核酸数据集

10.1.3核酸数据集与三维

10.2RNN的类似于网络骨架

10.2.1基本上骨架

10.2.2简单循环网络静态

10.2.3门控方法静态

10.3基于PyTorch紧密结合LSTM

10.4应用课题情形： 基于LSTM的文档界定

10.4.1数据集准备

10.4.2静态紧密结合和借助于

10.4.3训练静态

10.4.4测试静态

第11章基于GNN的文档界定

11.1GNN开放性

11.1.1GNN静态参阅

11.1.2GCN静态参阅

11.2GCN紧密结合

11.2.1编译器层次骨架

11.2.2编译器借助于

11.3应用课题情形： 基于GCN的文档界定

11.3.1TextGCN宣讲

11.3.2基于TextGCN的文档界定

11.3.3情形结果及比对

第12章基于GAN的缩放分解成

12.1GAN阐述

12.1.1自JPEG

12.1.2分解成静态

12.1.3GAN基本上法则

12.1.4GAN静态骨架

12.1.5GAN的两种期望数组

12.1.6GAN的训练

12.2基于PyTorch紧密结合GAN

12.2.1网络骨架

12.2.2基于PyTorch建立联系GAN静态

12.3应用课题情形： 基于GAN的缩放分解成

12.3.1FashionMNIST数据集集

12.3.2数据集预妥善处理

12.3.3搭建GAN静态

12.3.4情形结果及比对

第三大部分开拓篇

第13章基于搜狗飞桨的立体交叉支线测定

13.1搜狗飞桨跨平台参阅

13.2搜狗AI Studio跨平台参阅

13.3运用于AI Studio跨平台创建者第一个新项目

13.4应用课题情形： 立体交叉支线测定

13.4.1立体交叉支线测定数据集集

13.4.2赞赏高效率

13.4.3数据集预妥善处理

13.4.4静态紧密结合

13.4.5训练和预测

第14章基于旷视十段MegEngine的期望测定

14.1旷视十段MegEngine跨平台参阅

14.1.1MegEngine总体管理模式

14.1.2旷视十段跨平台独具特色

14.2MegEngine跨平台运用于比对方法

14.2.1申领

14.2.2创建者新项目

14.3应用课题情形： 基于MegEngine的期望测定

14.3.1MSCOCO数据集集

14.3.2期望测定风险评估高效率

14.3.3静态训练与测试

第15章信息处理获胜者跨平台在实践中会

15.1大众文化获胜者跨平台

15.1.1Kaggle获胜者

15.1.2湖山大数据集获胜者

15.2Kaggle获胜者在实践中会

15.2.1应用课题情形1： 泰坦尼克劫难

15.2.3应用课题情形3：Home Depot产品特别性预测

15.3湖山大数据集获胜者在实践中会

15.3.2应用课题情形2：NLP新闻报道文档界定

15.3.3应用课题情形3： 贷款违约预测

参考文献

本书独具特色

(1) 以情况为导向，对开放性理论与方法演练同步进行概述宣讲。

(2) 拦截本机情形丰富，还包括15个原始新项目情形。

(3) 编译器概述，可避免对 API 的方式重现，回避重复编译器。

(4) 自然语言简明简单，由浅入深带领大众协会 Python 以及信息处理常见方法。

(5) 各方法一般来说实质上，数论法则一般来说较难理解。

配套人力资源

为便于英语教学，本书配有源编译器、数据集集、英语教学课件和英语教学内容，在“书圈”社会所号无论如何网址可下载。

大众普通人

本书主要高端广大投身数据集比对、信息处理、数据集挖掘或深达修习的工程技术人员，投身高等教育的专任教师，早稻田大学的在读教职员，在的网站、IT特别课题投身信息处理、数据集挖掘、近似取值本机视觉、自然自然语言妥善处理和智能特别训练任务的生产人员。

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