- 机器学习入门与实战/达人迷
- - 作者：(美)约翰·保罗·穆勒//(意)卢卡·马萨罗|责编:武晓燕|译者:黄申
  - 出版社：人民邮电
  - ISBN：9787115507228
  - 出版日期：2023/04/01
  - 页数：346
- 售价：39.92

内容大纲
    机器学习是计算机科学和人工智能的重要分支之一，它被广泛应用在多种领域，如机器人、无人驾驶汽车等。
    本书是“达人迷”经典系列中关于机器学习的一本。本书内容分为6个部分，共计23章，由浅入深地讲解机器学习的基本知识、本书使用的语言——Python和R、必备的数学知识、处理数据的常用工具、机器学习的应用以及常见的学习包和模型6个方面，以帮助读者了解并掌握机器学习的相关知识，并能将其应用于自己的工作中。
    本书适合Python程序员、R程序员、数据分析人员、机器学习领域的从业人员以及对算法感兴趣的读者阅读。
作者介绍
目录
第1部分  关于机器如何学习的介绍
  第1章  有关AI的真实故事
    1.1  超越炒作
    1.2  梦到电子羊
      1.2.1  了解AI和机器学习的历史
      1.2.2  机器学习能为AI做什么
      1.2.3  机器学习的目标
      1.2.4  硬件决定了机器学习的极限
    1.3  克服AI幻想
      1.3.1  AI和机器学习的时髦用途
      1.3.2  AI和机器学习的真正用途
      1.3.3  讲究实用性，讲究普通性
    1.4  AI和机器学习之间的关系
    1.5  AI和机器学习的规范
    1.6  定义艺术与工程之间的界限
  第2章  大数据时代的学习
    2.1  定义大数据
    2.2  考虑大数据源
      2.2.1  构建一个新的数据源
      2.2.2  使用现有的数据源
      2.2.3  寻找用于测试的数据源
    2.3  确立统计学在机器学习中的角色
    2.4  理解算法的角色
      2.4.1  定义算法要做什么
      2.4.2  考虑五大主流技术
    2.5  定义训练的含义
  第3章  对未来的设想
    3.1  为将来创造有用的技术
      3.1.1  考虑机器人领域中机器学习的角色
      3.1.2  在医疗领域使用机器学习
      3.1.3  为各种需求创建智能的系统
      3.1.4  在工业界使用机器学习
      3.1.5  理解更新的处理器和其他硬件的角色
    3.2  通过机器学习发现新的工作机会
      3.2.1  为机器工作
      3.2.2  和机器一起工作
      3.2.3  修复机器
      3.2.4  创建新的机器学习任务
      3.2.5  设计新的机器学习环境
    3.3  避免未来技术中潜在的陷阱
第2部分  准备你的学习工具
  第4章  安装R
  第5章  使用RStudio在R中编码
  第6章  安装Python
  第7章  使用Anaconda进行Python编程
  第8章  探索其他的机器学习工具
第3部分  从数学的基础知识开始
  第9章  揭秘机器学习背后的数学
  第10章  降低合适的曲线
  第11章  验证机器学习

  第12章  从简单的学习器开始
第4部分  从聪明且大量的数据中学习
  第13章  预处理数据
  第14章  利用相似度
  第15章  使用线性模型的简单方式
  第16章  用神经网络解决复杂性问题
  第17章  更进一步，使用支持向量机
  第18章  借助于学习器的组合
第5部分  将学习应用到实际问题
  第19章  图像的分类
  第20章  为观点和情感打分
  第21章  推荐商品和电影
第6部分  十条区
  第22章  10个需要掌握的机器学习包
  第23章  提升机器学习模型的10种方式

内容大纲

作者介绍

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