- 漫画机器学习(欧姆社学习漫画)
- - 作者：(日)荒木雅弘|责编:杨凯|译者:喻春燕|绘画:(日)Verte
  - 出版社：科学
  - ISBN：9787030685254
  - 出版日期：2021/06/01
  - 页数：207
- 售价：18

内容大纲
本书以漫画形式讲解机器学习的基本概念和关键知识点，尽可能通俗易懂地讲解回归、分类、结果评价、深度学习、集成学习、无监督学习等的原理。本书内容基于大学一年级的数学知识，着眼于主人公们学习和工作中遇到的问题，探究机器学习解决方案。
本书可作为中学生拓宽科技学习视野、培养计算思维、了解人工智能的启蒙书，也可用作科技教育的辅导教材。
作者介绍
荒木雅弘，1964年出生于日本大阪。1993年完成了日本京都大学研究生院研究科信息工程专业博士课程的学习。先后担任过京都大学工学部助教和京都大学综合信息媒体中心讲师。1999年开始担任日本京都工艺纤维大学工艺系助理教授，2007年晋升为京都工艺纤维大学研究生院工艺科学研究科副教授。目前正在开发以语义网为知识库的对话系统，研究用于多模态对话系统的描述语言。
目录
序章  遇见机器学习
  清佳的房间①  清佳和高中生爱子
第1章  什么是回归？
  1.1  难以预测的数字
  1.2  在解释变量中找到响应变量
  1.3  求解线性回归函数
  1.4  正则化的效果
  清佳的房间②  数学复习①
第2章  如何进行分类？
  2.1  数据整理
  2.2  根据数据预测类别
  2.3  逻辑分类
  2.4  决策树分类
  清佳的房间③  数学复习②
第3章  结果评价
  3.1  没经过测试数据评价就没有意义
  3.2  训练数据、验证数据、测试数据
  3.3  交叉确认法
  3.4  准确率、精确率、召回率、F值
  清佳的房间④  数学复习③
第4章  深度学习
  4.1  神经网络
  4.2  通过误差反向传播法学习
  4.3  挑战深度学习
    4.3.1  深层神经网络的问题点
    4.3.2  多层学习着力点1：预训练法
    4.3.3  多层学习着力点2：激活函数
    4.3.4  多层学习着力点3：避免过学习
    4.3.5  具有特殊结构的神经网络
  清佳的房间⑤  数学复习④
第5章  集成学习
  5.1  Bagging算法
  5.2  随机森林
  5.3  Boosting算法
  清佳的房间⑥  数学复习⑤
第6章  无监督学习
  6.1  聚类
    6.1.1  分层聚类
    6.1.2  最优分割法聚类
  6.2  矩阵分解
  清佳的房间⑦  数学复习⑥
后记
参考文献
索引

内容大纲

作者介绍

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