[套装书]机器学习实战：基于Sophon平台的机器学习理论与实践+神经网络与深度学习实战：Python+Keras+TensorFlow（2册）

作者
陈屹
丛书名
“工业和信息化领域急需紧缺人才（大数据和人工智能）培养工程”系列丛书
出版社
机械工业出版社
ISBN
9782001101831
简要
简介
内容简介书籍计算机书籍 ---------------------------机器学习实战：基于Sophon平台的机器学习理论与实践--------------------------- 在机器学习大行其道的今天，机器学习平台也有着突飞猛进的发展。本书的立意，就是使用机器学习平台积累、沉淀下来的模块、组件去解决一个又一个业务难题和探索隐藏在其中的数据之美。Sophon机器学习平台的丰富算子能力和优秀的建模上线功能提供正是这样的能力。本书针对每种类型的机器学习问题，结合实际案例依照数据、分析、建模、总结的演进历程进行系统化阐述并进行实战讲解。 ---------------------------神经网络与深度学习实战：Python+Keras+TensorFlow--------------------------- 本书通过理论与项目实践相结合的方式引领读者进入人工智能技术的大门。本书共15章，涵盖的内容有神经网络初体验；深度学习的微积分基础；深度学习的线性代数基础；神经网络的理论基础；用python从零实现识别手写数字的神经网络；神经网络项目实践；使用神经网络实现机器视觉识别；用深度学习实现自然语言处理；自动编解码网络和生成型对抗性网络；增强性学习网络开发实践；Tensorflow入门；使用Tensorflow和Keras开发高级自然语言处理系统；使用Tensorflow和Keras实现高级图像识别处理系统；使用Tensorflow和Keras打造智能推荐系统；深度学习重要概念和技巧总结。本书尽可能通过细致的讲解降低读者入门人工智能编程的门槛。书中案例丰富，内容非常实用，特别适合有志于投身人工智能领域的IT专业人士或学生阅读。阅读本书需要读者具有一定的数学基础。
目录



---------------------------机器学习实战：基于Sophon平台的机器学习理论与实践---------------------------


前言
丛书前言
本书编委会
前言
第1章机器学习导论
1.1 什么是机器学习
1.1.1 机器学习的背景
1.1.2 机器学习的定义
1.1.3 机器学习的任务类型
1.1.4 构建机器学习应用的步骤
1.2 开发机器学习工作流的方式
第2章数据预处理与特征工程
2.1 特征提取
2.1.1 探索性数据分析
2.1.2 数值特征
2.1.3 类别特征
2.1.4 时间特征
2.1.5 文本特征
2.1.6 过滤方法
2.1.7 封装方法
2.1.8 嵌入方法
2.1.9 自动化特征工程
2.2 交互式数据预处理
2.3 本章小结
第3章回归模型
3.1 回归任务概述
3.2 回归算法原理
3.2.1 线性回归
3.2.2 决策树回归
3.2.3 生存回归
3.3 Sophon案例
3.4 本章小结
第4章分类
4.1 分类任务概述
4.2 分类算法原理
4.2.1 逻辑回归
4.2.2 因子分解机
4.2.3 XGBoost
4.3 使用Sophon建立分类模型
4.3.1 场景介绍
4.3.2 建模过程
4.3.3 结果分析
4.4 本章小结
第5章模型融合
5.1 集成学习理论
5.1.1 集成学习基本概念
5.1.2 个体学习器
5.1.3 基学习器集成
5.1.4 常用的集成学习方法
5.2 常用融合方法
5.2.1 平均法
5.2.2 学习法（Stacking 方法）
5.3 使用Sophon进行模型融合
5.3.1 场景与数据集介绍
5.3.2 建模过程
5.3.3 结果分析
5.4 本章小结
第6章聚类 78
6.1 聚类任务概述
6.2 聚类算法原理
6.2.1 K-Means
6.2.2 Fuzzy C-Means
6.2.3 Canopy
6.2.4 高斯混合
6.3 聚类模型实例
6.3.1 场景介绍
6.3.2 建模过程
6.3.3 结果分析
6.4 本章小结
第7章图计算
7.1 背景和问题描述
7.2 常用算法介绍
7.2.1 PageRank
7.2.2 标签传播
7.2.3 中心性检测
7.2.4 图嵌入
7.3 落地案例
7.3.1 场景介绍
7.3.2 建模过程
7.3.3 结果分析
7.4 本章小结
第8章自动机器学习
8.1 场景介绍
8.2 自动化特征工程
8.2.1 自动多表特征扩展
8.2.2 自动特征构建
8.3 建模过程
8.4 结果分析
8.5 真实测试案例
8.5.1 数据集
8.5.2 前置设置
8.5.3 测试结果分析
8.5.4 Abalone 和 Airfoil Self-Noise 数据集的增强测试
8.5.5 小结
8.6 本章小结
第9章自然语言处理
9.1 自然语言处理算法原理
9.1.1 词向量
9.1.2 序列标注
9.1.3 关键词抽取
9.1.4 文本自动摘要
9.1.5 文本情感分析
9.2 使用Sophon建立自然语言处理模型
9.2.1 场景介绍
9.2.2 建模流程
9.2.3 模型评估
9.3 落地案例
9.4 本章小结
第10章计算机视觉
10.1 计算机视觉概述
10.2 计算机视觉算法原理
10.2.1 图像分类
10.2.2 目标检测
10.3 计算机视觉模型示例
10.3.1 图像预处理
10.3.2 图像分类算法建模
10.3.3 目标检测算法建模
10.4 落地案例
10.5 本章小结
附录A 企业级人工智能应用平台Sophon
A.1 产品架构
A.2 技术特点
A.3 组件介绍能
A.4 Sophon Edge 边缘计算
A.5 Sophon EP 实体画像
A.6 Sophon KG 知识图谱
A.7 Sophon CV 图像分析
A.8 Sophon NLP 自然语言处理
A.9 Sophon Cloud 服务管理



---------------------------神经网络与深度学习实战：Python+Keras+TensorFlow---------------------------


前言
本书内容导图
第1章 神经网络初体验 1
1.1 开发环境的安装 1
1.2 快速构建一个识别手写数字图片的神经网络 2
第2章 深度学习中的微积分基础 8
2.1 实数中的无理数 8
2.2 什么叫极限 10
2.3 函数的连续性 12
2.4 函数求导 13
2.5 导数的一般法则 15
2.6 间套函数的链式求导法则 17
2.7 多变量函数与偏导数 19
2.8 导数与极值 19
2.9 使用导数寻求函数的最小值 21
第3章 深度学习的线性代数基础 25
3.1 常量与向量 26
3.2 矩阵及相关操作 26
3.3 tensor——多维向量 28
3.4 向量范数 30
第4章 神经网络的理论基础 31
4.1 详解神经网络中的神经元激活函数 31
4.2 使用矩阵运算驱动神经网络数据加工链 38
4.3 通过反向传播算法回传误差改进链路权重 42
4.4 使用矩阵和梯度下降法实现神经网络的迭代训练 45
4.5 手算梯度下降法，详解神经网络迭代训练过程 53
第5章 用Python从零实现识别手写数字的神经网络 58
5.1 基本框架的搭建 58
5.2 实现网络的迭代训练功能 62
5.3 网络训练，识别手写数字图片 64
第6章 神经网络项目实践 70
6.1 使用神经网络分析电影评论的正能量和负能量 70
6.2 使用神经网络实现新闻话题分类 78
6.3 使用神经网络预测房价中位数 83
第7章 使用神经网络实现机器视觉识别 90
7.1 卷积神经网络入门 90
7.2 从零开始构造一个识别猫、狗图片的卷积网络 93
7.3 使用预先训练的卷积网络实现图像快速识别 101
7.4 视觉化神经网络的学习过程 105
7.5 揭秘卷积网络的底层原理 109
第8章 用深度学习实现自然语言处理 124
8.1 Word Embedding 单词向量化 124
8.2 概率论的一些重要概念 130
8.3 skip-gram单词向量化算法的数学原理 136
8.4 使用预先训练好的单词向量实现新闻摘要分类 140
8.5 RNN——具有记忆功能的神经网络 143
8.6 LSTM网络层详解及其应用 145
8.7 使用RNN和CNN混合的“鸡尾酒疗法”提升网络运行效率 148
第9章 自动编解码网络和生成型对抗性网络 150
9.1 自动编解码器网络的原理与实现 150
9.2 去噪型编解码网络 154
9.3 使用自动编解码网络实现黑白图片上色 157
9.4 生成型对抗性网络 162
9.5 生成型对抗性网络的代码实现 163
9.6 条件性生成型对抗性网络 169
第10章 增强性学习网络开发实践 176
10.1 增强性学习网络的基本原理 176
10.2 开发环境配置 177
10.3 增强性学习网络的数学原理 179
10.4 Bellman函数和最优化 180
10.5 Bellman等式的推导 181
10.6 用实例讲解Bellman函数的应用 182
10.7 解决冰冻湖问题 185
10.8 ε贪婪算法 188
10.9 运用神经网络和Bellman函数解决Cartpole问题 188
第11章 TensorFlow入门 193
11.1 TensorFlow图运算原理 193
11.2 TensorFlow代码实践 195
11.3 TensorFlow的输入、变量、输出及运算操作 197
11.4 TensorFlow的变量定义 200
11.5 TensorFlow的运算输出及运算操作 201
11.6 用TensorFlow开发神经网络的相关操作 204
11.7 开发TensorFlow程序应注意的事项 207
11.8 使用TensorFlow开发神经网络 213
第12章 使用TensorFlow和Keras 开发高级自然语言处理系统 218
12.1 Skip-Gram算法实现 218
12.2 使用RNN网络模型的基本原理 230
12.3 代码实现RNN网络 232
12.4 LSTM网络的结构原理 242
12.5 使用LSTM网络实现人机问答系统 247
第13章 使用TensorFlow和Keras 实现高级图像识别处理系统 256
13.1 实现艺术风格的转换 256
13.2 使用胶囊网络实现服装识别 266
13.3 使用TensorFlow API 实现精准物体识别 285
13.4 DeeDream：使用神经网络构造具有惊悚审美效果的艺术作品 293
第14章 使用TensorFlow和Keras 打造智能推荐系统 300
14.1 创造一个网易云音乐推荐引擎 300
14.2 使用TensorFlow构建高质量商品推荐系统 309
14.3 实现淘宝“拍立淘”图片搜索引擎 313
第15章 深度学习的重要概念和技巧总结 319



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