Python深度學習應用
作 者: (加)亞歷克斯·蓋利,(古)路易斯·卡佩羅 著 高凱 等 譯
定 價: 59
出?版?社: 清華大學出版社
出版日期: 2020年07月01日
頁 數: 216
裝 幀: 平裝
ISBN: 9787302541967
●章Jupyter基礎/1
1.1基本功能與特征/2
1.1.1JupyterNotebook是什麼，為什麼它如此有用/2
1.1.2JupyterNotebook概覽/4
1.1.3Jupyter特色/8
1.1.4Python庫/14
1.2個數據分析實例——基於波士頓住房數據集/17
1.2.1使用PandasDataFrame載入數據集/17
1.2.2數據集/22
1.2.3基於JupyterNotebook的預測分析簡介/26
1.2.4實踐:構建一個基於三階多項式的模型/30
1.2.5使用分類特征完成對數據集的分段分析/35
1.3本章小結/41第2章數據清洗和不錯機器學習/42
2.1準備訓練預測模型/43
2.1.1確定預測分析計劃/43
2.1.2機器學習的數據預處理/45
2.1.3實踐:準備訓練“員工去留問題”的預測模型/55
2.2訓練分類模型/64
2.2.1分類算法簡介/64
2.2.2使用k折交叉驗證和驗證曲線評估模型/79
2.2.3降維技術/84
2.2.4訓練員工去留問題的預測模型/85
2.3本章小結/93第3章網頁信息采集和交互式可視化/94
3.1采集網頁信息/95
3.1.1HTTP請求簡介/95
3.1.2在JupyterNotebook中實現HTTP請求/96
3.1.3在JupyterNotebook中解析HTML/101
3.1.4實踐:在JupyterNotebook中實現網頁信息采集/107
3.2交互可視化/111
3.2.1構建DataFrame以存儲和組織數據/111
3.2.2Bokeh簡介/117
3.2.3實例:使用交互式可視化探索數據/121
3.3本章小結/130第4章神經網絡與深度學習概述/132
4.1什麼是神經網絡/132
4.1.1成功的應用案例/133
4.1.2為什麼神經網絡能夠表現得如此出色/134
4.1.3深度學習的局限性/136
4.1.4神經網絡的一般構成和操作/137
4.2配置深度學習環境/139
4.2.1用於深度學習的軟件組件/139
4.2.2實例:驗證軟件組件/141
4.2.3探索一個訓練好的神經網絡/143
4.2.4實例:探索一個訓練好的神經網絡/148
4.3本章小結/150第5章模型體繫結構/151
5.1選擇合適的模型體繫結構/151
5.1.1常見的體繫結構/151
5.1.2數據標準化/156
5.1.3構建您的問題/157
5.1.4實例:探索比特幣數據集，為模型準備數據/159
5.2使用Keras作為TensorFlow接口/165
5.2.1模型組件/165
5.2.2實例:使用Keras創建TensorFlow模型/167
5.2.3從數據準備到建模/168
5.2.4訓練神經網絡/169
5.2.5調整時間序列數據維度/169
5.2.6預測數據/172
5.2.7實例:組建深度學習繫統/173
5.3本章小結/176第6章模型評估和優化/177
6.1模型評估/177
6.1.1問題類別/177
6.1.2損失函數、準確率和錯誤率/178
6.1.3使用TensorBoard進行可視化/180
6.1.4實現模型評估的測度/182
6.1.5實踐:創建一個訓練環境/187
6.2超參數優化/192
6.2.1針對神經層——添加更多的神經層/192
6.2.2迭代步數/194
6.2.3激活函數/195
6.2.4激活函數的實現/197
6.2.5正則化策略/198
6.2.6結果優化/199
6.2.7實踐:優化神經網絡模型/200
6.3本章小結/202第7章產品化/203
7.1處理新數據/203
7.1.1分離數據和模型/203
7.1.2處理新數據/205
7.1.3實例:處理新數據/208
7.2將模型部署為Web應用程序/210
7.2.1應用架構和技術/210
7.2.2部署和使用cryptonic/211
7.2.3實例:部署深度學習應用程序/214
7.3本章小結/216
內容簡介
本書介紹Jupyter、數據清洗、不錯機器學習、網頁爬蟲、交互式可視化、神經網絡、深度學習、模型構建、模型評估與優化、產品化處理等有關深度學習應用方面的內容。本書理論與實踐並重、體繫完整、內容新穎、條理清晰、組織合理、強調實踐，包括使用sciki-learn、TensorFlow和Keras創建智能繫統和機器學習解決方案，並將論述的重點放在實現和實踐上，以便讓讀者更好地了解Python深度學習應用的實現細節。本書適合所有對Python深度學習感興趣的人士閱讀。
(加)亞歷克斯·蓋利,(古)路易斯·卡佩羅 著 高凱 等 譯
高凱 漢族，教授，博士畢業於上海交通大學計算機應用技術專業，河北省省級重點學科“計算機軟件與理論”中“信息檢索與雲計算”方向學術帶頭人，研究生導師，中國計算機學會不錯會員，中國計算機學會CCF計算機應用專委常委，中國計算機學會CCF中文信息技術專委委員，河北省科技咨詢業協會第六屆理事會常務理事，英國學術期刊International Journal of Computer Applications in Technology副主編，靠前學術會議International Conference on Modelling, Identification and Control程序委員會委員；主要......
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