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机器学习实战 版权信息
- ISBN:9787111642657
- 条形码:9787111642657 ; 978-7-111-64265-7
- 装帧:平装-胶订
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 所属分类:>
机器学习实战 本书特色
本书内容覆盖了机器学习领域从理论到实践的多个主题,总共分为10章。
第1章为导论,介绍机器学习的背景、定义和任务类型,构建机器学习应用的步骤,以及开发机器学习工作流的方式。
第2章详细介绍数据预处理和特征工程技术,并辅以实例进行验证。
第3~6章介绍回归模型、分类模型、模型融合和聚类模型,这些内容是机器学习理论和实践中的传统重点。其中不仅介绍各种常见数据类型的处理方法,还针对删失数据进行了专门的综述和实践。
第7章介绍机器学习领域较难的图计算话题,并从工业界视角解读如何将图计算落地。
第8章针对特征工程、建模过程中大量调参的场景介绍自动机器学习的理论和应用,并细致比较和测试了各种自动特征工程算法在不同数据上的表现。
第9章介绍自然语言处理(词向量、序列标注、关键词抽取、自动摘要和情感分析)技术,使用新闻文本数据搭建文本分类的流程。
第10章介绍计算机视觉中图像分类和目标检测的应用以及车辆检测的落地案例。本书内容覆盖了机器学习领域从理论到实践的多个主题,总共分为10章。第1章为导论,介绍机器学习的背景、定义和任务类型,构建机器学习应用的步骤,以及开发机器学习工作流的方式。
第2章详细介绍数据预处理和特征工程技术,并辅以实例进行验证。
第3~6章介绍回归模型、分类模型、模型融合和聚类模型,这些内容是机器学习理论和实践中的传统重点。其中不仅介绍各种常见数据类型的处理方法,还针对删失数据进行了专门的综述和实践。
第7章介绍机器学习领域较难的图计算话题,并从工业界视角解读如何将图计算落地。
第8章针对特征工程、建模过程中大量调参的场景介绍自动机器学习的理论和应用,并细致比较和测试了各种自动特征工程算法在不同数据上的表现。
第9章介绍自然语言处理(词向量、序列标注、关键词抽取、自动摘要和情感分析)技术,使用新闻文本数据搭建文本分类的流程。
第10章介绍计算机视觉中图像分类和目标检测的应用以及车辆检测的落地案例。本书既适合作为高等院校计算机、软件工程、人工智能等相关专业的教学用书,同时也可供从事机器学习相关领域的工程技术人员阅读和参考,帮助他们掌握机器学习相关的算法原理,并能通过专业工具平台快速搭建各类模型,构建机器学习的行业应用。
机器学习实战 内容简介
(1)星环科技人工智能平台团队合著,凝结星环科技人工智能和大数据团队丰富的实战经验 (2)从技术视角提供当前人工智能相关技术的深入介绍,不仅讲解人工智能知识体系的理论基础,也可以指导基于实战的平台环境进行操作。 (3)针对各种类型的机器学习问题,基于星环自研的人工智能平台(Sophon)环境,结合真实案例,依照数据、分析、建模的演进历程进行系统化阐述并进行实战讲解。
机器学习实战 目录
机器学习实战 相关资料
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机器学习实战 作者简介
星环科技人工智能平台团队 星环科技人工智能平台团队由五十多位优秀的研发工程师和算法工程师组成,逾八成具有国内外名校硕士及以上学历。其中研发子团队的工作重心为一站式人工智能建模平台Sophon;算法子团队则负责基础算法的研发及改进,并在数据挖掘、传统机器学习、计算机视觉、自然语言处理、知识图谱等领域进行前瞻性研究以及项目实施落地。星环科技人工智能平台团队一直致力于“把中国人自主研发的领先创新技术赋能全世界各行各业,促进社会可持续发展,通过科技让人类的生活更美好”。目前产品应用已覆盖金融、安防、电力、交通、教育等数十个行业和领域,申请专利近三十个。
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