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题名/责任者:

Keras深度学习开发实战/(英) 马修·穆卡姆, 玛拉·阿伯杜拉乃德, 瑞提什·巴格瓦特著 邹伟, 张良谋, 刘亚明译

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2023

ISBN及定价:

978-7-302-62764-7/CNY79.00

载体形态项:

235页:图;24cm

统一题名:

Deep learning with Keras workshop

丛编项:

人工智能科学与技术丛书

个人责任者:

穆卡姆 (Moocarme, Matthew) 著

个人责任者:

阿伯杜拉乃德 (Abdolahnejad, Mahla) 著

个人责任者:

巴格瓦特 (Bhagwat, Ritesh) 著

个人次要责任者:

邹伟 译

个人次要责任者:

张良谋 译

个人次要责任者:

刘亚明 译

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

出版发行附注:

本书中文简体字版由Packt Publishing授权清华大学出版社独家出版

相关题名附注:

英文题名原文取自版权页

责任者附注:

邹伟, 博士, 睿克邦创始人, 研究方向为机器学习、数据挖掘、计算几何。

提要文摘附注:

本书从数据集、数据清理开始谈起, 在介绍机器学习的建模方式后, 第2章详细说明了机器学习与深度学习所涉及的矩阵、向量等技术。第3章使用Keras搭建深度学习模型, 也介绍了激活函数、损失函数、反向传播、过拟合或欠拟合等问题。第4章给出了训练深度学习模型的过程中可能存在的交叉验证问题。当需要提高模型精度时, 可以考虑参考第5章中的L1/L2正则化、丢弃正则化、早停等方式。第6章讲解模型评估问题, 在太平洋飓风数据集上指出准确率的局限性, 从而引出混淆矩阵、ROC曲线、AUC评分等概念。接下来的3章介绍卷积神经网络、迁移学习、循环神经网络等问题, 这些内容在工业实际项目中占据核心地位, 值得大家多写代码、多实践。

使用对象附注:

本书适用于机器学习研究者

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