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出版者:广西教育出版社

作者:肖鹏编

出品人:

页数:145

译者:

出版时间:2002-6

价格:6.0

装帧:平装

isbn号码:9787543534292

丛书系列:

图书标签:

• 高中英语
• 记叙文
• 写作
• 快速写作
• 英语学习
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• 写作指导
• 应试英语

好的，这是一份关于一本与“高中英语记叙文快速写作”无关的图书简介，旨在详细介绍其内容，避免任何提及原书名或AI痕迹： --- 图书名称：《深度学习：Python与机器学习实践指南》 内容简介 本书是一部全面深入的实战手册，专注于为读者提供从理论基础到实际应用的全方位指导，旨在帮助工程师、数据科学家以及对人工智能技术有浓厚兴趣的学习者，掌握使用Python进行现代机器学习项目开发的核心技能。全书内容紧密围绕当前最前沿的算法、工具链以及工业级最佳实践展开，力求提供一个既有深度又具备高度可操作性的学习路径。 第一部分：基础环境搭建与Python核心库精通 本书的开篇部分详尽地介绍了构建高效机器学习开发环境的必要步骤。我们不仅涵盖了Anaconda环境的配置、虚拟环境的管理，还深入剖析了Python在科学计算领域不可或缺的几个核心库——NumPy和Pandas。 NumPy进阶： 重点讲解了其高效的多维数组操作、广播机制的数学原理及其在加速矩阵运算中的作用。读者将学习如何利用NumPy的向量化操作，取代低效的循环结构，从而显著提升代码性能。 Pandas数据处理大师： 这一章节侧重于真实世界数据的清洗、转换与探索性数据分析（EDA）。内容包括复杂的数据合并（Merge、Join）、时间序列数据的处理、缺失值（NaN）的高级插补策略，以及使用Groupby进行分组聚合分析的技巧。我们通过多个真实数据集案例，展示如何利用Pandas的强大功能，将杂乱无章的原始数据转化为可供模型训练的结构化特征集。 Matplotlib与Seaborn可视化： 视觉化是理解数据和模型表现的关键。本部分详细介绍了这两个库的高级绘图功能，包括如何定制复杂图表（如热力图、小提琴图、三维图），以及如何利用它们来揭示数据中的潜在模式和异常点。 第二部分：经典机器学习算法的深入解析与实现 本部分是本书的核心，系统地讲解了监督学习、无监督学习和半监督学习中的关键算法。不同于仅停留在API调用的层面，本书强调对算法内部机制的理解。 线性模型与正则化： 从最小二乘法出发，深入探讨了逻辑回归的原理，并详细解析了L1（Lasso）和L2（Ridge）正则化在防止过拟合中的作用及它们对模型系数的影响。我们还涉及了支持向量机（SVM）的核函数技巧，特别是径向基函数（RBF）的参数选择。 决策树、集成学习与提升方法： 决策树的构建（如ID3, C4.5, CART）的熵、信息增益和基尼系数被清晰阐述。随后，我们重点转向集成学习的强大范式——随机森林（Bagging）和梯度提升机（GBM）。特别地，本书花费大量篇幅介绍XGBoost、LightGBM等业界主流的提升算法，详细解释了它们如何通过迭代优化残差来提升预测精度，并提供了调优关键超参数的实践经验。 聚类与降维： 在无监督学习方面，K-Means、DBSCAN等聚类算法的原理被细致梳理。对于高维数据处理，主成分分析（PCA）的数学推导及其在特征压缩中的应用得到了充分阐述。此外，t-SNE等非线性降维技术在数据可视化中的应用也被纳入讨论。 第三部分：深度学习框架与神经网络实战 为应对复杂的模式识别任务，本书引入了当前最流行的深度学习框架——TensorFlow 2.x 和 PyTorch。 框架基础与计算图： 详细介绍了两种框架的核心数据结构（张量）和操作方式。通过对比其Eager Execution（即时执行）模式与Graph Execution（图模式）的差异，帮助读者理解现代深度学习框架的运行机制。 卷积神经网络（CNN）： 针对图像处理任务，本书从基本的卷积层、池化层出发，逐步构建起LeNet、AlexNet，并深入解析了ResNet（残差网络）和Inception网络的设计哲学，讲解了如何通过残差连接解决深层网络中的梯度消失问题。 循环神经网络（RNN）及其变体： 针对序列数据，我们详细介绍了标准RNN的局限性，随后重点阐述了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构和记忆单元的工作原理。实践部分包括使用这些网络解决时间序列预测和命名实体识别（NER）任务。 第四部分：模型评估、调优与部署 高效的模型不仅要构建，更要经过严格的验证和有效的部署。 评估指标与交叉验证： 全面讲解了分类任务中的混淆矩阵、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线和AUC值的含义。对于回归任务，均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE）的使用场景被明确区分。我们还强调了K折交叉验证在保证模型泛化能力方面的重要性。 超参数优化策略： 抛弃低效的网格搜索，本书重点推荐使用贝叶斯优化（Bayesian Optimization）和Hyperopt库进行高效的超参数空间探索，以期在更少的迭代次数内找到最优配置。 模型可解释性（XAI）： 介绍了LIME和SHAP等技术，帮助读者“打开黑箱”，理解模型做出特定预测的依据，这对于金融、医疗等高风险应用场景至关重要。 部署初探： 简要介绍了如何使用Flask或FastAPI将训练好的模型封装成RESTful API，以及使用ONNX或TensorRT进行模型轻量化和加速部署的基本流程，为读者向生产环境过渡提供了实用的桥梁。 目标读者 本书适合具备一定Python编程基础，渴望从理论层面深入理解机器学习和深度学习算法，并希望通过大量实际案例快速提升实战能力的数据分析师、软件工程师以及相关专业的学生。掌握本书内容后，读者将有能力独立完成复杂数据科学项目的端到端开发。

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