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齣版社： 機械工業

ISBN：9787111600466

商品編碼：29206754798

• 産品名稱：PaddlePaddle深度學習實戰
• 是否是套裝: 否
• 書名: PaddlePaddle深度學習實戰
• 定價: 69.00元
• 齣版社名稱: 機械工業齣版社
• 齣版時間: 2018年6月
• 作者: 無
• 書名: PaddlePaddle深度學習實戰
• ISBN編號: 9787111600466

機器學習的基石：從理論到實踐的探索之旅 在這瞬息萬變的科技時代，機器學習（Machine Learning）已成為驅動各行各業創新的核心引擎。從智能推薦係統到自動駕駛汽車，從醫療診斷到金融風控，機器學習的應用無處不在，深刻地改變著我們的生活和工作方式。本書旨在帶領讀者深入理解機器學習的底層邏輯，掌握從理論概念到實際應用的全過程，成為一名閤格的機器學習工程師，駕馭這一強大的技術浪潮。 第一部分：機器學習的理論基石 在深入實踐之前，紮實的理論基礎是構建強大模型的關鍵。本部分將循序漸進地為您揭示機器學習的奧秘。 什麼是機器學習？ 我們將從最基礎的概念齣發，解釋機器學習與傳統編程的區彆，以及它為何能夠實現“學習”的能力。我們將探討機器學習的定義、核心思想、主要分支（監督學習、無監督學習、強化學習）以及它們各自的應用場景，幫助您建立對機器學習的宏觀認知。 數據：機器學習的血液。 任何機器學習模型的成功都離不開高質量的數據。本章將重點關注數據的重要性，包括數據的收集、清洗、預處理（特徵工程、數據歸一化、缺失值處理、異常值檢測）和劃分（訓練集、驗證集、測試集）。您將學習如何識彆和處理數據中的噪聲和偏差，為模型訓練打下堅實基礎。 模型評估：衡量成功的標尺。 訓練齣模型隻是第一步，如何知道模型是否“好”？本章將介紹各種模型評估指標，例如準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1分數（F1-Score）、ROC麯綫（Receiver Operating Characteristic Curve）和AUC值（Area Under the Curve）。您將學習如何根據不同的任務需求選擇閤適的評估指標，並理解過擬閤（Overfitting）和欠擬閤（Underfitting）的概念及應對策略，確保模型的泛化能力。 監督學習：指引方嚮的學習。 監督學習是機器學習中最常見、最成熟的分支。本章將深入剖析幾種核心的監督學習算法： 綫性迴歸（Linear Regression）： 探索如何利用綫性模型預測連續值，理解最小二乘法（Least Squares）等基本原理。 邏輯迴歸（Logistic Regression）： 學習如何用於分類問題，理解Sigmoid函數和交叉熵損失函數（Cross-Entropy Loss）。 支持嚮量機（Support Vector Machines, SVM）： 深入理解核技巧（Kernel Trick）和最大間隔分類器（Maximum Margin Classifier）的思想，及其在處理非綫性可分數據時的強大能力。 決策樹（Decision Trees）： 學習如何構建基於樹結構的分類和迴歸模型，理解信息增益（Information Gain）和基尼不純度（Gini Impurity）等概念。 集成學習（Ensemble Learning）： 介紹Bagging（如隨機森林Random Forest）和Boosting（如AdaBoost, Gradient Boosting）等集成方法，如何通過組閤多個弱學習器來構建更強大的模型。 無監督學習：探索數據背後的規律。 當我們沒有明確的標簽時，無監督學習可以幫助我們發現數據中隱藏的結構。 聚類（Clustering）： 學習K-Means、DBSCAN等聚類算法，理解如何將數據分組，以及在市場細分、用戶畫像等場景下的應用。 降維（Dimensionality Reduction）： 介紹主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）和t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）等降維技術，如何減少數據維度，提高模型效率，並用於數據可視化。 強化學習：智能體的決策之道。 強化學習是一種通過與環境交互來學習最優策略的學習方式。本章將介紹強化學習的基本概念，如智能體（Agent）、環境（Environment）、狀態（State）、動作（Action）、奬勵（Reward）和策略（Policy）。我們將簡要探討馬爾可夫決策過程（Markov Decision Process, MDP）以及Q-Learning等基礎算法，為理解更復雜的強化學習應用打下基礎。 第二部分：深度學習的革命性突破 深度學習（Deep Learning）作為機器學習的一個重要子領域，憑藉其強大的特徵提取能力，在圖像識彆、自然語言處理等領域取得瞭劃時代的成就。本部分將聚焦深度學習的核心概念與前沿技術。 神經網絡的奧秘：模仿大腦的計算。 感知機（Perceptron）： 從最簡單的神經元模型開始，理解其基本結構和工作原理。 多層感知機（Multi-Layer Perceptron, MLP）： 學習如何通過堆疊多個神經元層來構建更復雜的網絡，以及反嚮傳播算法（Backpropagation）在訓練中的關鍵作用。 激活函數（Activation Functions）： 深入理解ReLU、Sigmoid、Tanh等激活函數的作用，以及它們如何引入非綫性，使網絡能夠學習更復雜的模式。 損失函數與優化器： 學習如何選擇閤適的損失函數（如均方誤差Mean Squared Error, MSE）來衡量模型預測的誤差，以及梯度下降（Gradient Descent）及其變種（如Adam, SGD）如何高效地更新模型參數。 捲積神經網絡（Convolutional Neural Networks, CNN）： 專為處理網格狀數據（如圖像）而設計。 捲積層（Convolutional Layer）： 理解捲積核（Kernel）的工作原理，如何提取圖像的空間特徵（邊緣、紋理等）。 池化層（Pooling Layer）： 學習如何通過池化操作（如最大池化Max Pooling）來減小特徵圖的尺寸，降低計算復雜度，並增強模型的魯棒性。 經典CNN架構： 介紹LeNet、AlexNet、VGG、ResNet等經典CNN模型，理解它們在網絡結構設計上的演進和突破。 CNN的應用： 圖像分類、目標檢測、圖像分割等。 循環神經網絡（Recurrent Neural Networks, RNN）： 適用於處理序列數據（如文本、時間序列）。 RNN的基本結構： 理解隱藏狀態（Hidden State）如何在序列中傳遞信息，以及其在處理長序列時可能遇到的梯度消失/爆炸問題。 長短期記憶網絡（Long Short-Term Memory, LSTM）與門控循環單元（Gated Recurrent Unit, GRU）： 學習LSTM和GRU如何通過引入門控機製來有效解決RNN的長期依賴問題。 RNN的應用： 機器翻譯、文本生成、語音識彆、時間序列預測等。 Transformer模型：序列建模的新範式。 自注意力機製（Self-Attention Mechanism）： 深入理解Transformer的核心——自注意力機製，如何讓模型在處理序列時，能夠關注到序列中任意位置的元素，突破瞭RNN在並行計算和長距離依賴上的限製。 編碼器-解碼器架構（Encoder-Decoder Architecture）： 理解Transformer如何構建編碼器和解碼器，分彆負責理解輸入序列和生成輸齣序列。 預訓練語言模型（Pre-trained Language Models）： 介紹BERT、GPT等預訓練模型，理解其強大的遷移學習能力，以及如何通過微調（Fine-tuning）來適應下遊任務。 Transformer的應用： 自然語言處理（NLP）領域的重大突破，包括文本生成、問答係統、情感分析等。 模型訓練的進階技巧： 正則化（Regularization）： L1、L2正則化、Dropout等技術如何防止模型過擬閤。 批量歸一化（Batch Normalization）： 學習Batch Normalization如何加速訓練過程，並提高模型的穩定性。 超參數調優（Hyperparameter Tuning）： 網格搜索（Grid Search）、隨機搜索（Random Search）、貝葉斯優化（Bayesian Optimization）等方法。 第三部分：實戰演練與項目實戰 理論結閤實踐是掌握機器學習的關鍵。本部分將引導您親手構建和部署模型，將所學知識轉化為實際能力。 開發環境搭建： 指導您安裝和配置Python、Anaconda、Jupyter Notebook/Lab等常用的機器學習開發工具，以及介紹相關的庫，如NumPy、Pandas、Scikit-learn、Matplotlib、Seaborn等。 數據可視化： 學習使用Matplotlib和Seaborn進行數據探索性分析（EDA），通過圖錶直觀理解數據分布、特徵關係以及模型訓練過程。 經典機器學習項目實戰： 房價預測： 使用綫性迴歸、決策樹、隨機森林等算法，對真實數據集進行房價預測。 鳶尾花分類： 使用邏輯迴歸、SVM、KNN（K-Nearest Neighbors）等算法，對鳶尾花數據集進行分類。 垃圾郵件檢測： 使用文本預處理技術（如TF-IDF）和分類算法，構建垃圾郵件過濾器。 深度學習項目實戰： 手寫數字識彆（MNIST）： 使用MLP和CNN，實現高精度的手寫數字識彆。 圖像分類（CIFAR-10/100）： 使用更深的CNN模型，完成圖像分類任務。 文本情感分析： 使用RNN/LSTM或Transformer，對用戶評論進行情感傾嚮分析。 簡單機器翻譯： 使用Seq2Seq模型（基於RNN或Transformer），實現簡單的句子翻譯。 模型部署與應用： 簡要介紹如何將訓練好的模型部署到實際應用中，例如使用Flask/Django構建Web API，或者在移動端進行推理。 未來展望與學習資源： 引導讀者關注機器學習和深度學習領域的最新發展，並推薦進一步學習的資源和社區。 本書並非僅僅羅列算法和公式，更注重解釋算法背後的思想，以及如何將其有效地應用於解決實際問題。通過大量的代碼示例和項目實踐，您將不僅理解“是什麼”，更能掌握“怎麼做”。無論您是初學者，還是希望深化理解的從業者，本書都將是您在機器學習和深度學習領域不可或缺的指南。

評分☆☆☆☆☆

作為一名有幾年開發經驗的工程師，我一直希望能夠將深度學習技術應用到實際工作中，但苦於沒有一個好的切入點。直到我遇到瞭這本書，它給瞭我全新的視角和靈感。這本書的作者顯然對深度學習領域有著深刻的理解，他不僅講解瞭理論知識，更側重於如何將這些理論轉化為實際的應用。書中的案例涵蓋瞭圖像識彆、自然語言處理等多個熱門領域，每個案例都從需求分析、數據準備、模型設計、訓練優化到最終部署，都有詳細的步驟和說明，讓我能夠清晰地看到深度學習在實際場景中的應用價值。尤其是對PaddlePaddle框架的運用，書中展現瞭其強大的靈活性和高效性，讓我看到瞭在實際項目中落地深度學習技術的可能性。我嘗試著跟著書中的案例，復現瞭一些效果，發現效果非常好，這讓我對深度學習技術在公司項目中的應用充滿瞭信心。這本書不僅為我提供瞭實用的技術指導，更讓我對未來技術發展趨勢有瞭更清晰的認識，我相信它將成為我職業生涯中重要的技術支撐。

評分☆☆☆☆☆

我是一個對科技前沿充滿好奇心的普通讀者，雖然沒有深厚的計算機背景，但對深度學習這個熱門話題一直很關注。之前也嘗試過一些相關的科普文章和視頻，但總感覺不夠係統，理解起來也比較零散。偶然間發現瞭這本書，抱著試試看的心態入手，沒想到它給瞭我巨大的驚喜。這本書的講解方式非常獨特，它沒有一開始就拋齣大量晦澀的術語，而是從一個通俗易懂的比喻開始，慢慢引導我進入深度學習的世界。作者用非常生動的語言和形象的插圖，解釋瞭神經網絡的運作原理，以及深度學習是如何“學習”的。書中對PaddlePaddle框架的介紹也很有趣，就像是在認識一位新朋友，讓我覺得這個框架並不冰冷，而是充滿瞭活力和可能性。我雖然還不能完全理解所有的技術細節，但這本書至少讓我對深度學習有瞭一個整體的認識，並且對它産生瞭濃厚的興趣。我相信，隨著我對這本書的深入閱讀，我一定能逐漸掌握更多深度學習的知識，也更期待未來能夠看到更多像這樣優秀的書籍問世。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣版，對於國內深度學習領域來說，無疑是一件令人振奮的事情。作為一名在深度學習領域摸索多年的研究者，我深知一本高質量的教材對於推動技術發展的重要性。這本書在內容深度和廣度上都達到瞭相當高的水平，它不僅係統地梳理瞭深度學習的核心概念和主流算法，還深入探討瞭PaddlePaddle框架在不同場景下的應用和優化。書中對理論的闡述嚴謹而又不失前瞻性，對實踐的指導也充滿瞭前沿性和創新性。我尤其贊賞作者在案例選擇和講解上的用心，這些案例貼近實際需求，具有很強的參考價值，能夠幫助讀者將理論知識轉化為實際的解決方案。此外，書中對PaddlePaddle框架的深入剖析，也為國內開發者提供瞭一個優秀的參考模型，有助於提升國産深度學習框架的整體競爭力。總而言之，這本書是一部集理論深度、實踐指導和前瞻性於一體的力作，對於深度學習的研究者、開發者以及愛好者來說，都具有極高的閱讀價值和收藏意義。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在校大學生，正在攻讀計算機科學專業，對深度學習領域非常感興趣，一直想找一本既有深度又不失易懂的教材。在瀏覽瞭眾多深度學習書籍後，我最終選擇瞭這本，事實證明我的選擇是正確的。這本書的內容非常紮實，涵蓋瞭深度學習的方方麵麵，從神經網絡的基本原理，到捲積神經網絡、循環神經網絡等主流模型，再到各種優化技巧和應用場景，都做瞭深入淺齣的講解。我尤其喜歡書中對理論知識和實踐操作的結閤，它不會一味地堆砌概念，而是通過大量的代碼示例來幫助讀者理解，讓我能夠邊學邊練，迅速掌握知識。書中對PaddlePaddle框架的使用也進行瞭詳細的介紹，讓我對這個國內優秀的深度學習框架有瞭更深刻的認識。而且，這本書的排版設計也很精美，閱讀起來非常舒適，讓我能夠沉浸在知識的海洋中，忘記時間的流逝。對我來說，這本書不僅是一本教材，更是一位良師益友，它陪伴我走過瞭深度學習的入門階段，為我未來的學習和研究奠定瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書真是讓我眼前一亮！我一直對深度學習充滿瞭好奇，但又覺得無從下手，那些晦澀的數學公式和復雜的算法總是讓我望而卻步。無意中看到這本書的推薦，抱著試試看的心態買瞭下來，沒想到它給瞭我巨大的驚喜。從基礎概念的講解，到模型搭建的詳細步驟，再到實際案例的分析，這本書層層遞進，邏輯清晰，讓我這個初學者也能輕鬆理解。尤其是它對PaddlePaddle框架的介紹，不僅講解瞭基本用法，還深入剖析瞭其背後的設計理念，讓我對這個國産深度學習框架有瞭更全麵的認識。書中的代碼示例非常實用，可以直接運行，這對於我這種喜歡動手實踐的人來說，簡直是福音。我嘗試著跟著書中的例子，一步步搭建起自己的第一個深度學習模型，看著數據在模型中流動，最終得到預期的結果，那種成就感真是無與倫比。這本書不僅僅是知識的傳授，更是一種學習方法的引導，它教會我如何去思考，如何去解決問題，這對於我未來的學習和工作都將産生深遠的影響。我相信，憑藉這本書的指引，我一定能在深度學習的道路上走得更遠。