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黄文坚，唐源著 著

图书标签:

• TensorFlow
• 深度学习
• 机器学习
• Python
• 神经网络
• 计算机视觉
• 自然语言处理
• 数据分析
• 模型训练
• 实战

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121309120

商品编码：11389831179

出版时间：2017-02-01

读者年龄： 3-6周岁


商品参数
基本信息

书名：	勇闯雨林区-迪士尼疯狂动物城百科手工书
作者：	本书编写组	开本：
YJ：	24.8	页数：
现价：	见1；CY=CY部	出版时间	2016-08
书号：	9787508662237	印刷时间：
出版社：	中信出版社	版次：
商品类型：	正版图书	印次：

内容提要 作者简介

美国迪士尼公司：

有90多年历史的美国迪士尼公司是SJ上Z受欢迎的动画电影公司，出品了《狮子王》《汽车总动员》《怪兽大学》《冰雪奇缘》等众多经典动画电影，塑造了米老鼠、狮子王、公主系列等等家喻户晓的卡通人物。

华特?迪士尼动画工作室在整整92年的历史中创作出了大量由会说话的动物所演绎的故事和传说——从米老鼠在动画短片“威利蒸汽船”中的处子秀，到“小鹿斑比”“小飞象”和“狮子王”。迪士尼以《疯狂动物城》(Zootopia) 再次回归野性王国！

 

《疯狂动物城》创作团队：

《疯狂动物城》由霍华德（《魔发奇缘》和《闪电狗》导演）和摩尔（《WD破坏王》《辛普森一家》导演）执导，卡通形象和动画效果由《冰雪奇缘》《超能陆战队》原班人马打造。

精彩导读 目录

内容介绍
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目录
本店全部为正版图书

《机器学习算法透析与实战》 前言 在数据爆炸的时代，机器学习已不再是实验室里的理论，而是驱动各行各业变革的核心技术。从精准的市场预测到智能的医疗诊断，从个性化的推荐系统到自动驾驶的未来，机器学习的力量无处不在。然而，要真正驾驭这项技术，我们不仅需要了解其表面应用，更需要深入理解其背后的数学原理、算法逻辑以及如何在实际问题中有效地应用。 本书旨在为读者提供一个全面而深入的机器学习知识体系。我们不满足于仅仅列举算法名称，而是致力于“透析”每一个核心算法的内在机制。我们将从基础概念出发，逐步深入到复杂的模型，并辅以大量的实际案例，帮助读者构建起坚实的理论基础和卓越的实战能力。我们的目标是让您在读完本书后，能够自信地理解、选择、实现和优化适用于各种场景的机器学习解决方案。 第一部分：机器学习基础与核心概念 在踏入复杂的算法世界之前，扎实的基础是必不可少的。本部分将带领您回顾并深化对机器学习基本概念的理解。 第一章：机器学习的基石——数据与模型 数据的本质与预处理： 数据的质量直接决定了机器学习模型的上限。本章将详细探讨不同类型的数据（结构化、非结构化）、数据的收集、清洗、特征工程（特征选择、特征提取、特征转换）的重要性。我们将学习如何识别和处理缺失值、异常值，如何进行数据标准化与归一化，以及如何通过特征工程挖掘数据中的潜在价值。 模型的世界： 机器学习模型可以被视为从数据中学习规律的数学函数。我们将介绍模型的种类，如监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习，并阐述它们各自的应用场景。理解模型的基本工作原理，即输入、输出和学习过程，是后续章节深入理解的关键。 第二章：评估模型性能的关键指标 理解模型的“好坏”： 如何客观地评价一个机器学习模型是否有效？本章将深入剖析各种评估指标，并解释它们各自的适用场景。 分类模型的评估： 准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线与AUC值等，我们将详细解释这些指标的含义，以及它们在处理不平衡数据集时的优劣。 回归模型的评估： 均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、R²分数等，理解这些指标如何衡量预测值与真实值之间的偏差。 交叉验证的艺术： 如何避免模型过拟合（overfitting）和欠拟合（underfitting）？我们将介绍各种交叉验证技术，如k折交叉验证，以及它们在模型评估和选择中的作用。 第二部分：监督学习算法的深度剖析 监督学习是机器学习中最常见也是最强大的分支之一，其核心在于从带有标签的数据中学习映射关系。本部分将逐一解构经典且重要的监督学习算法。 第三章：线性模型——从基础到高级 线性回归： 学习如何构建一个简单的线性模型来预测连续值。我们将深入理解最小二乘法的原理，以及岭回归（Ridge Regression）和Lasso回归（Lasso Regression）如何通过正则化来防止过拟合，提升模型的泛化能力。 逻辑回归： 尽管名字中有“回归”，但逻辑回归是用于二分类问题的经典算法。我们将详细讲解Sigmoid函数的作用，以及如何使用最大似然估计来优化模型参数。我们将探讨其在各种二分类场景下的应用，并介绍多项逻辑回归（Multinomial Logistic Regression）用于多分类问题。 第四章：支持向量机（SVM）——寻找最优决策边界 线性SVM： 理解SVM的核心思想——找到最大间隔的超平面来分离不同类别的数据。我们将探讨支持向量的概念，以及核技巧（Kernel Trick）如何将低维数据映射到高维空间，实现非线性可分。 非线性SVM与核函数： 深入理解多项式核、径向基函数（RBF）核等常用核函数的作用，以及它们如何处理复杂的数据分布。我们将讨论SVM的参数选择，如C参数和gamma参数，以及它们对模型性能的影响。 第五章：决策树与集成学习——强大而直观的组合 决策树： 学习如何构建一棵决策树，它能够根据一系列的规则对数据进行划分。我们将探讨信息增益、基尼不 বিশুদ্ধ度（Gini Impurity）等分裂标准，以及剪枝（Pruning）技术如何避免过拟合。 集成学习的威力： 集成学习通过组合多个弱学习器来构建一个强大的模型。我们将深入讲解两种核心的集成方法： Bagging（装袋法）： 以随机森林（Random Forest）为例，讲解如何通过自助采样和特征随机选择来构建多个独立的决策树，并对它们的预测结果进行投票或平均。 Boosting（提升法）： 以AdaBoost和Gradient Boosting为例，讲解如何通过迭代地训练模型，让后续模型关注前一模型预测错误的样本，从而逐步提升整体性能。我们将重点关注XGBoost和LightGBM等高效的梯度提升算法，剖析它们的优化机制和广泛应用。 第六章：K近邻（KNN）与朴素贝叶斯——简单而有效的启发式算法 K近邻（KNN）： 理解基于距离度量的分类和回归方法。我们将探讨距离度量（如欧氏距离、曼哈顿距离）的选择，以及k值的选择对模型性能的影响。 朴素贝叶斯（Naive Bayes）： 基于贝叶斯定理，在特征之间相互独立的前提下进行分类。我们将讲解不同类型的朴素贝叶斯模型（高斯、多项式、伯努利），并探讨其在文本分类等领域的应用。 第三部分：无监督学习的探索之旅 无监督学习旨在从无标签的数据中发现隐藏的模式和结构，它在数据探索、降维和异常检测等方面发挥着重要作用。 第七章：聚类分析——发现数据的内在分组 K-Means聚类： 学习如何将数据点分配到k个簇中，并迭代优化簇中心。我们将讨论k值的选择、初始化的影响以及K-Means的优缺点。 层次聚类： 介绍两种构建聚类层次结构的方法：聚合式（Agglomerative）和分裂式（Divisive）。我们将理解树状图（Dendrogram）的含义，以及如何根据需求选择合适的聚类数量。 DBSCAN（基于密度的聚类）： 学习如何基于样本的密度来划分簇，能够发现任意形状的簇，并有效处理噪声点。 第八章：降维技术——化繁为简，洞察本质 主成分分析（PCA）： 理解如何通过线性变换找到数据方差最大的方向（主成分），从而降低数据的维度，同时尽可能保留原始信息。我们将探讨协方差矩阵、特征值与特征向量的作用。 t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）： 学习如何将高维数据映射到低维空间，以便于可视化，并能够较好地保留局部邻域结构。我们将重点关注其在数据可视化中的应用。 因子分析（Factor Analysis）： 探索数据背后潜在的、不可观测的因子。 第四部分：深度学习的基础与实践 深度学习是当前机器学习领域最热门的分支，其强大的表示学习能力引领着人工智能的革命。本部分将为您构建深度学习的坚实基础。 第九章：神经网络基础——模仿人脑的计算模型 神经元与激活函数： 理解人工神经元的基本结构，以及Sigmoid、ReLU、Tanh等激活函数的作用，它们如何引入非线性，使得网络能够学习更复杂的模式。 前向传播与反向传播： 详细讲解神经网络的学习过程：如何通过前向传播计算输出，以及如何通过反向传播算法计算梯度并更新网络参数，以最小化损失函数。 多层感知机（MLP）： 构建和训练一个包含隐藏层的神经网络，理解其在处理非线性问题时的优势。 第十章：卷积神经网络（CNN）——图像识别的利器 卷积层： 学习卷积操作如何提取图像的空间特征（边缘、纹理等），以及卷积核（滤波器）的作用。 池化层（Pooling）： 理解池化操作如何降低特征图的维度，减少计算量，并增强模型的鲁棒性。 CNN架构： 介绍经典的CNN模型（如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet），并分析它们的设计思想和演进。 CNN在图像分类、目标检测等领域的应用。 第十一章：循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）——处理序列数据的能力 RNN的循环机制： 理解RNN如何通过循环连接来处理序列数据，捕捉时间上的依赖关系。 长短期记忆网络（LSTM）： 深入剖析LSTM的门控机制（遗忘门、输入门、输出门），理解它如何解决RNN的梯度消失问题，从而更好地捕捉长距离依赖。 GRU（Gated Recurrent Unit）： 介绍LSTM的简化版本，以及其在序列建模中的应用。 RNN/LSTM在自然语言处理（NLP）、语音识别等领域的应用。 第十二章：深度学习框架的实践 介绍主流深度学习框架： 尽管本书不直接侧重于某个特定框架，但为方便读者实践，我们将简要介绍PyTorch和TensorFlow等框架的特点和基本使用方法，重点在于它们如何帮助我们实现和训练深度学习模型。 构建和训练自定义模型。 利用预训练模型进行迁移学习。 第五部分：实战应用与进阶话题 理论与实践相结合，方能真正掌握机器学习。本部分将带领您将所学知识应用于实际问题，并触及一些前沿话题。 第十三章：机器学习项目的全流程 问题定义与数据收集。 数据探索与可视化。 模型选择与评估。 模型调优与部署。 实际案例分析： 例如，基于用户行为的推荐系统、文本情感分析、图像风格迁移等。 第十四章：模型解释性与公平性 理解模型的决策过程： 随着模型复杂度的增加，理解其决策逻辑变得越来越重要。我们将介绍一些模型解释性技术（如LIME、SHAP），帮助我们理解模型的预测依据。 机器学习的公平性问题： 探讨算法偏见（bias）的来源，以及如何识别和缓解模型中的不公平性，构建更负责任的AI系统。 第十五章：前沿展望 生成对抗网络（GANs）。 强化学习简介。 图神经网络（GNNs）。 AI伦理与未来发展趋势。 结语 机器学习是一个不断发展和演进的领域，本书致力于为您打下坚实的理论基础，并通过深入的算法剖析和丰富的实战案例，激发您探索和创造的潜力。我们相信，通过系统学习本书内容，您将能够自信地应对各种机器学习挑战，并为构建更智能的未来贡献力量。 本书的编写力求严谨、深入且易于理解，但机器学习的海洋浩瀚无垠，任何一本书都无法穷尽所有。我们鼓励读者在阅读本书的同时，积极查阅相关文献，参与社区讨论，并不断动手实践。愿您在机器学习的学习之路上，收获满满，探索无限可能！

评分☆☆☆☆☆

我是一位有着一定编程基础，但对TensorFlow还比较陌生的初学者。最近工作上接触到一些需要用到机器学习的项目，所以想系统地学习一下TensorFlow。在选择书籍时，我非常看重内容的系统性和由浅入深的讲解方式。我希望这本书能够从最基础的概念讲起，比如TensorFlow的基本架构、数据流图的工作原理，然后逐步过渡到更复杂的模型构建，比如卷积神经网络、循环神经网络等。同时，我非常喜欢那种带有丰富代码示例的书籍，能够让我边读边练，这样学习效果会事半功倍。我希望书中提供的代码能够清晰易懂，并且包含详细的注释，这样我才能理解每一行代码的含义和作用。而且，在学习过程中，我经常会遇到各种各样的问题，比如环境配置、库的安装、代码报错等等，我希望这本书能够提供一些常见的排查和解决思路，让我少走弯路。我也希望这本书能够介绍一些TensorFlow的常用API和工具，比如Keras、TensorBoard等，让我能够更好地利用这些工具来提高开发效率。总的来说，我希望这本书能给我一个清晰的学习路径，让我能够循序渐进地掌握TensorFlow，并最终能够独立完成一些机器学习任务。

评分☆☆☆☆☆

我一直对深度学习背后的数学原理感到好奇，但很多时候，书本上的数学推导又显得枯燥乏味。我希望这本书能够以一种更加直观和易于理解的方式来呈现这些数学概念，比如结合图示或者更简化的数学模型来解释。我希望它能帮助我理解，为什么某些算法需要特定的数学结构，以及这些数学结构是如何指导模型进行学习的。另外，我在实践中也遇到过模型过拟合和欠拟合的问题，我希望这本书能够提供一些深入的分析，解释这些现象产生的原因，并且给出一些有效的解决方案，比如正则化、早停法、数据增强等等。我非常期待能够在这本书中找到一些关于模型评估和调优的详细指导，因为这对于构建高性能的机器学习模型至关重要。我希望作者能够分享一些他/她在实际项目中积累的经验和技巧，比如如何选择合适的模型架构，如何进行超参数搜索，以及如何有效地分析模型的性能指标。我对那些能够帮助我从“会用”提升到“精通”的内容特别感兴趣。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常吸引人，那种深邃的蓝色搭配着科技感十足的字体，一眼就能感受到它在人工智能领域的专业性。拿到手后，厚度适中，拿在手里很有分量，这通常意味着内容会比较扎实，不是那种浮光掠影的快餐读物。我最期待的是书中那些“实战”的部分，我一直以来都对深度学习的实际应用非常感兴趣，比如如何将模型部署到生产环境，如何优化模型的推理速度，以及如何处理真实世界中的数据不平衡问题等等。我希望这本书能够提供一些具体、可操作的案例，让我能够跟着步骤一步步地学习，而不是仅仅停留在理论层面。有时候，学习新技术的最大障碍就是缺乏实际经验，很多时候我们掌握了理论，但面对实际问题时却无从下手。所以，我特别希望能在这本书里找到那些能够帮助我“落地”的技巧和方法。此外，我个人也比较关注模型的可解释性，在AI越来越重要的今天，理解模型为什么会做出某个决策，比单纯地得到一个结果更为关键。我希望书中能够探讨一些关于模型解释性的技术，或者至少在讲解模型构建时，能有意识地引导读者去思考模型的行为。总而言之，我对于这本书的期待是，它能够成为我进入TensorFlow实战领域的一扇坚实的门，让我能够真正地运用这些强大的工具来解决实际问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书在排版和设计上给我留下深刻印象，字体清晰，图表丰富，阅读体验很舒适。我比较关注模型的可视化和调试方面的内容，因为在开发过程中，能够直观地看到模型的训练过程和中间层的输出，对于理解模型的行为和发现问题非常有帮助。我希望书中能够详细介绍如何利用TensorBoard等工具来监控模型的训练，比如查看损失函数的变化、准确率的提升，以及模型权重的分布情况。我也希望这本书能够包含一些关于模型调试的技巧，比如如何使用断点调试、如何检查输入数据的形状和类型，以及如何分析梯度信息来判断模型是否收敛。对我而言，掌握这些调试工具和方法，能够大大提高我的开发效率，并且帮助我更快地解决实际问题。此外，我非常希望能在这本书中找到一些关于模型部署的介绍，比如如何将训练好的模型导出为可部署的格式，如何在不同的平台上运行模型，以及如何进行模型的性能优化以满足生产环境的要求。我期待这本书能够覆盖从模型训练到部署的整个流程，让我能够真正地将TensorFlow应用到实际项目中。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉是，它不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的导师在循循善诱。我注意到其中一些章节的标题，比如“从零开始构建你的第一个神经网络”或者“深入理解反向传播算法”，这些都表明作者在努力将复杂的概念变得易于理解。我特别欣赏那种将理论知识与实际应用相结合的讲解方式。例如，在介绍某个算法时，作者可能会先给出理论上的解释，然后立刻提供一个基于真实数据集的案例，通过代码演示如何实现这个算法，并且还会分析这个案例的结果。这种“理论+实践”的学习模式对我来说至关重要，因为它能够帮助我建立起更深刻的理解，而不是仅仅记住一些公式或代码。我还注意到书中可能涵盖了许多不同的应用场景，比如图像识别、自然语言处理、时间序列预测等。我希望能够在这本书中找到我感兴趣的领域，并学习如何在这些领域中运用TensorFlow。对我而言，掌握这些通用的方法论比死记硬背某个特定模型的结构更为重要，因为一旦掌握了核心思想，触类旁通就变得容易了。我期待在这本书中找到那种能够激发我探索和创新的灵感。

评分☆☆☆☆☆

此外，有些书不符合要求，没想象的好，退货了三本，每本书的退款比当时购买价格居然都要少6-9块！体验真的相当差！

评分☆☆☆☆☆

很不错的

评分☆☆☆☆☆

书内容不错，没有损坏，适合学习

评分☆☆☆☆☆

书本的质量不错 ，物流也很快，

评分☆☆☆☆☆

很不错的

评分☆☆☆☆☆

开始以为这家店买着相对划算，但后来发现书没有便宜，活动优惠也少，还要运费，还不如在京东自营买！而且该书店有些书有提价后再做减免优惠的嫌疑，比如《程序员的数学3线性代数》一书6月8号是63.2元一本，三天后去看只要36.51一本！

评分☆☆☆☆☆

书本的质量不错 ，物流也很快，

评分☆☆☆☆☆

很多实战代码讲的明白，就是不知哪里有下载代码。

评分☆☆☆☆☆

理论少，主要是实战