[套装书]机器学习实战：基于Sophon平台的机器学习理论与实践+深度学习之图像识别：核心技术与案例实战（2册）

作者
言有三
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
9782001101740
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。 ---------------------------深度学习之图像识别：核心技术与案例实战--------------------------- 本书是一本讲述深度学习在计算机视觉领域的书籍，为机器学习和深度学习相关领域中需要学习图像识别和处理技术的读者量身定做。本书非常详尽地讲述了深度学习的各个知识点，包括深度学习卷积神经网络的理论知识、深度学习中的数据，以及图像分类、图像分割和目标检测等三大图像基础应用；另外还介绍了深度学习的数据可视化和模型可视化、深度学习中的常用损失函数、模型压缩以及深度学习模型部署的前后端基础知识。 本书从第4章开始，每章都配置有一到两个难易程度不同的案例，让读者在实践中更好地掌握相关领域的技术细节。读者在读完每章的理论知识后，就可以紧接着进行实践，并在已有代码的基础上进行修改和改进，从而理论与实践结合进行系统性的学习。
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



---------------------------深度学习之图像识别：核心技术与案例实战---------------------------


前言
第1章 神经网络基础 1
1.1 神经网络的生物基础与数学模型 1
1.1.1 神经元 1
1.1.2 感知机 2
1.1.3 BP算法 6
1.2 卷积神经网络基础 10
1.2.1 卷积神经网络的基本结构 11
1.2.2 卷积与权值共享 13
1.2.3 感受野与池化 14
第2章 深度学习优化基础 17
2.1 深度学习主流开源框架 17
2.1.1 Caffe简介 18
2.1.2 TensorFlow简介 18
2.1.3 PyTorch简介 19
2.1.4 Theano简介 20
2.1.5 Keras简介 20
2.1.6 MXNet简介 21
2.1.7 Chainer简介 21
2.2 网络优化参数 22
2.2.1 常用激活函数 22
2.2.2 参数初始化方法 26
2.2.3 最优化方法 27
2.2.4 归一化方法 31
2.2.5 正则化方法 33
第3章 深度学习中的数据 36
3.1 深度学习通用数据集的发展 36
3.1.1 MNIST数据集 36
3.1.2 CIFAR10和CIFAR100数据集 37
3.1.3 PASCAL数据集 38
3.1.4 ImageNet数据集 38
3.1.5 Microsoft COCO数据集 39
3.2 常见的计算机视觉任务数据集 40
3.2.1 人脸数据集 40
3.2.2 自动驾驶数据集 52
3.2.3 医学数据集 55
3.3 数据增强 59
3.3.1 有监督数据增强 60
3.3.2 无监督数据增强 63
3.4 数据的收集与标注 65
3.4.1 数据收集 65
3.4.2 数据标注 67
3.4.3 数据清洗与整理 68
第4章 图像分类 70
4.1 图像分类基础 70
4.1.1 图像分类问题 70
4.1.2 深度学习图像分类发展简史 72
4.1.3 评测指标与优化目标 75
4.1.4 图像分类的挑战 76
4.2 移动端实时表情分类实战 77
4.2.1 项目背景 78
4.2.2 数据预处理 80
4.2.3 项目方案 82
4.2.4 模型训练与测试 84
4.2.5 项目总结 88
4.3 细粒度图像分类实战 89
4.3.1 项目背景 89
4.3.2 项目方案 90
4.3.3 模型训练与测试 92
4.3.4 参数调试 97
4.3.5 项目总结 102
第5章 图像分割 103
5.1 传统图像分割方法 103
5.1.1 阈值法 103
5.1.2 区域生长法与超像素 105
5.1.3 图切割 105
5.1.4 活动轮廓模型 106
5.2 深度学习图像分割 109
5.2.1 基本流程 110
5.2.2 反卷积 110
5.2.3 多尺度与感受野 112
5.2.4 CRF方法 113
5.2.5 Image Matting与图像融合 114
5.3 移动端实时图像分割项目 115
5.3.1 项目背景 115
5.3.2 项目方案 116
5.3.3 模型训练与总结 126
5.4 一个实时肖像换背景项目 127
5.4.1 项目背景 127
5.4.2 项目方案 128
5.4.3 模型训练与测试 134
5.4.4 项目总结 138
第6章 目标检测 139
6.1 目标检测基础 139
6.1.1 检测窗口选择 140
6.1.2 特征提取 141
6.1.3 分类器 142
6.1.4 V-J人脸检测算法 143
6.2 深度学习目标检测方法 145
6.2.1 Selective search与R-CNN 146
6.2.2 RoI Pooling与SPPNet 147
6.2.3 Fast R-CNN与Faster R-CNN 149
6.2.4 YOLO方法 152
6.2.5 SSD方法 154
6.2.6 目标检测中的关键技术 155
6.3 实战Faster-R-CNN目标检测 157
6.3.1 项目背景 157
6.3.2 py-faster-rcnn框架解读 157
6.3.3 模型定义与分析 170
6.3.4 模型训练与测试 180
6.3.5 项目总结 183
第7章 数据与模型可视化 185
7.1 数据可视化 185
7.1.1 低维数据可视化 185
7.1.2 高维数据可视化 187
7.2 模型可视化 190
7.2.1 模型结构可视化 190
7.2.2 模型权重可视化 198
7.2.3 特征图可视化 201
7.3 可视化案例 202
7.3.1 项目背景 202
7.3.2 数据接口定义 204
7.3.3 网络结构定义 205
7.3.4 可视化代码添加 207
7.3.5 可视化训练指标 207
第8章 模型压缩 209
8.1 模型压缩方法 209
8.1.1 模型设计压缩 210
8.1.2 网络剪枝与量化 213
8.1.3 张量分解 216
8.1.4 模型蒸馏与迁移学习 216
8.2 模型压缩实战 218
8.2.1 网络分析 220
8.2.2 输入尺度和第一层卷积设计 224
8.2.3 网络宽度与深度压缩 226
8.2.4 弥补通道损失 228
8.2.5 总结 230
第9章 损失函数 231
9.1 分类任务损失 231
9.1.1 什么是0-1 loss 231
9.1.2 熵与交叉熵loss 231
9.1.3 softmax loss及其变种 232
9.1.4 KL散度 237
9.1.5 Hinge loss简介 237
9.1.6 Exponential loss与Logistic loss 237
9.1.7 多标签分类任务loss 238
9.2 回归任务损失 238
9.2.1 L1 loss与L2 loss 238
9.2.2 L1 loss与L2 loss的改进 239
9.3 常见图像任务与loss使用 240
9.3.1 图像基础任务 240
9.3.2 风格化与图像复原，超分辨重建 240
9.3.3 生成对抗网络 241
9.3.4 总结 245
第10章 模型部署与上线 246
10.1 微信小程序前端开发 246
10.1.1 小程序的技术特点与定位 246
10.1.2 Web前端基础 248
10.1.3 小程序开发工具 251
10.1.4 小程序前端 252
10.1.5 小程序前端开发 254
10.2 微信小程序服务端开发 260
10.2.1 域名注册与管理 260
10.2.2 服务端框架简介 261
10.2.3 算法搭建与实现 262
10.3 Caffe环境配置 264
10.3.1 依赖库安装 264
10.3.2 Caffe编译安装 266



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