- 用ChatGPT轻松玩转机器学习与深度学习
- - 作者：段小手|责编:王继伟//刘羽昭
  - 出版社：北京大学
  - ISBN：9787301342640
  - 出版日期：2023/09/01
  - 页数：304
- 售价：35.6

内容大纲
随着机器学习和深度学习技术的不断发展和进步，它们的复杂性也在不断增强。对于初学者来说，学习这两个领域可能会遇到许多难题和挑战，如理论知识的缺乏、数据处理的困难、算法选择的不确定性等。此时，ChatGPT可以提供强有力的帮助。利用ChatGPT，读者可以更轻松地理解机器学习和深度学习的概念和技术，并解决学习过程中遇到的各种问题和疑惑。此外，ChatGPT还可以为读者提供更多的实用经验和技巧，帮助他们更好地掌握机器学习和深度学习的基本原理和方法。本书主要内容包括探索性数据分析、有监督学习（线性回归、SVM、决策树等）、无监督学习（降维、聚类等），以及深度学习的基础原理和应用等。
本书旨在为广大读者提供一个系统全面、易于理解的机器学习和深度学习入门教程。不需要过多的数学背景，只需掌握基本的编程知识即可轻松上手。
作者介绍
段小手，君兮科技创始人，毕业于北京大学。具有10余年国内一线互联网/电子商务公司项目管理经验。其负责的跨境电子商务项目曾获得“国家发改委电子商务示范项目”“中关村现代服务业试点项目”“北京市信息化基础设施提升项目”“北京市外贸综合公共平台”等专项政策支持。目前重点研究领域为机器学习和深度学习等方面。
目录
第1章  让ChatGPT告诉我们什么是机器学习
  1.1  问问ChatGPT什么是机器学习
    1.1.1  机器学习的定义
    1.1.2  通俗解释机器学习
    1.1.3  举个例子解释机器学习
  1.2  问问ChatGPT机器学习有什么用
    1.2.1  机器学习的常见用途
    1.2.2  机器学习可以预测彩票吗
    1.2.3  机器学习能帮我赚钱吗
  1.3  机器学习有什么应用案例
    1.3.1  机器学习的应用案例
    1.3.2  普通人可以使用机器学习做些什么
    1.3.3  初创企业如何使用机器学习
  1.4  机器学习系统有哪些类型
    1.4.1  机器学习系统的大致分类
    1.4.2  什么是监督学习
    1.4.3  什么是无监督学习
  1.5  机器学习面临哪些挑战
    1.5.1  机器学习面临的总体挑战有哪些
    1.5.2  什么是欠拟合
    1.5.3  什么是过拟合
    1.5.4  什么是早停
  1.6  机器学习模型该如何测试和验证
    1.6.1  测试与验证模型的整体思路
    1.6.2  分类模型的评估指标
    1.6.3  回归模型的评估指标
  1.7  习题
第2章  让ChatGPT告诉我们机器学习的基本流程
  2.1  让ChatGPT帮我们找数据
    2.1.1  有哪些适合机器学习任务的数据集
    2.1.2  适合新手的简单数据集
    2.1.3  该去哪里下载数据集
    2.1.4  如何打开数据文件
  2.2  让ChatGPT帮我我们安装Anaconda
    2.2.1  为什么选择Anaconda
    2.2.2  Anaconda的下载与安装
    2.2.3  在Anaconda中使用Jupyter Notebook
    2.2.4  在Jupyter Notebook中读取数据
  2.3  让ChatGPT教我们进行探索性数据分析
    2.3.1  什么是探索性数据分析
    2.3.2  如何进行探索性数据分析
    2.3.3  查看数据基本信息和格式
    2.3.4  检查重复值与缺失值
    2.3.5  数据预处理
    2.3.6  数据可视化
    2.3.7  查看数据的统计信息
  2.4  试试训练一下模型
    2.4.1  让ChatGPT给出示例代码
    2.4.2  特征工程与数据集拆分
    2.4.3  模型的训练与验证

  2.5  习题
第3章  让ChatGPT带我们玩转缘陛模型
  3.1  让ChatGPT告诉我们什么是线性模型
    3.1.1  用简单的例子理解线性回归
    3.1.2  简单介绍线性回归的原理
    3.1.3  什么是梯度下降
  3.2  线性模型也可以用于分类
    3.2.1  简要介绍逻辑回归
    3.2.2  用一个例子演示逻辑回归的用法
    3.2.3  逻辑回归预测的概率
  ……
第4章  让ChatGPT带我们玩转支持向量机
第5章  让ChatGPT带我们玩转决策树
第6章  让ChatGPT带我们玩转集成学习
第7章  让ChatGPT带我们玩转模型优化
第8章  让ChatGPT带我们玩转数据降维
第9章  让ChatGPT带我们玩转聚类算法
第10章  让ChatGPT带我们玩转神经网络
第11章  让ChatGPT带我们玩转Keras
第12章  让ChatGPT带我们玩转图像分类
第13章  让ChatGPT带我们玩转自然语言处理
第14章  让ChatGPT带我们玩转迁移学习
附录  ChatGPT使用指南

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