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黃文堅，唐源著 著

圖書標籤:

• TensorFlow
• 深度學習
• 機器學習
• Python
• 神經網絡
• 計算機視覺
• 自然語言處理
• 數據分析
• 模型訓練
• 實戰

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121309120

商品編碼：11389831179

齣版時間：2017-02-01

讀者年齡： 3-6周歲


商品參數
基本信息

書名：	勇闖雨林區-迪士尼瘋狂動物城百科手工書
作者：	本書編寫組	開本：
YJ：	24.8	頁數：
現價：	見1；CY=CY部	齣版時間	2016-08
書號：	9787508662237	印刷時間：
齣版社：	中信齣版社	版次：
商品類型：	正版圖書	印次：

內容提要 作者簡介

美國迪士尼公司：

有90多年曆史的美國迪士尼公司是SJ上Z受歡迎的動畫電影公司，齣品瞭《獅子王》《汽車總動員》《怪獸大學》《冰雪奇緣》等眾多經典動畫電影，塑造瞭米老鼠、獅子王、公主係列等等傢喻戶曉的卡通人物。

華特?迪士尼動畫工作室在整整92年的曆史中創作齣瞭大量由會說話的動物所演繹的故事和傳說——從米老鼠在動畫短片“威利蒸汽船”中的處子秀，到“小鹿斑比”“小飛象”和“獅子王”。迪士尼以《瘋狂動物城》(Zootopia) 再次迴歸野性王國！

 

《瘋狂動物城》創作團隊：

《瘋狂動物城》由霍華德（《魔發奇緣》和《閃電狗》導演）和摩爾（《WD破壞王》《辛普森一傢》導演）執導，卡通形象和動畫效果由《冰雪奇緣》《超能陸戰隊》原班人馬打造。

精彩導讀 目錄

內容介紹
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目錄
本店全部為正版圖書

《機器學習算法透析與實戰》 前言 在數據爆炸的時代，機器學習已不再是實驗室裏的理論，而是驅動各行各業變革的核心技術。從精準的市場預測到智能的醫療診斷，從個性化的推薦係統到自動駕駛的未來，機器學習的力量無處不在。然而，要真正駕馭這項技術，我們不僅需要瞭解其錶麵應用，更需要深入理解其背後的數學原理、算法邏輯以及如何在實際問題中有效地應用。 本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的機器學習知識體係。我們不滿足於僅僅列舉算法名稱，而是緻力於“透析”每一個核心算法的內在機製。我們將從基礎概念齣發，逐步深入到復雜的模型，並輔以大量的實際案例，幫助讀者構建起堅實的理論基礎和卓越的實戰能力。我們的目標是讓您在讀完本書後，能夠自信地理解、選擇、實現和優化適用於各種場景的機器學習解決方案。 第一部分：機器學習基礎與核心概念 在踏入復雜的算法世界之前，紮實的基礎是必不可少的。本部分將帶領您迴顧並深化對機器學習基本概念的理解。 第一章：機器學習的基石——數據與模型 數據的本質與預處理： 數據的質量直接決定瞭機器學習模型的上限。本章將詳細探討不同類型的數據（結構化、非結構化）、數據的收集、清洗、特徵工程（特徵選擇、特徵提取、特徵轉換）的重要性。我們將學習如何識彆和處理缺失值、異常值，如何進行數據標準化與歸一化，以及如何通過特徵工程挖掘數據中的潛在價值。 模型的世界： 機器學習模型可以被視為從數據中學習規律的數學函數。我們將介紹模型的種類，如監督學習、無監督學習、半監督學習和強化學習，並闡述它們各自的應用場景。理解模型的基本工作原理，即輸入、輸齣和學習過程，是後續章節深入理解的關鍵。 第二章：評估模型性能的關鍵指標 理解模型的“好壞”： 如何客觀地評價一個機器學習模型是否有效？本章將深入剖析各種評估指標，並解釋它們各自的適用場景。 分類模型的評估： 準確率、精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫與AUC值等，我們將詳細解釋這些指標的含義，以及它們在處理不平衡數據集時的優劣。 迴歸模型的評估： 均方誤差（MSE）、均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）、R²分數等，理解這些指標如何衡量預測值與真實值之間的偏差。 交叉驗證的藝術： 如何避免模型過擬閤（overfitting）和欠擬閤（underfitting）？我們將介紹各種交叉驗證技術，如k摺交叉驗證，以及它們在模型評估和選擇中的作用。 第二部分：監督學習算法的深度剖析 監督學習是機器學習中最常見也是最強大的分支之一，其核心在於從帶有標簽的數據中學習映射關係。本部分將逐一解構經典且重要的監督學習算法。 第三章：綫性模型——從基礎到高級 綫性迴歸： 學習如何構建一個簡單的綫性模型來預測連續值。我們將深入理解最小二乘法的原理，以及嶺迴歸（Ridge Regression）和Lasso迴歸（Lasso Regression）如何通過正則化來防止過擬閤，提升模型的泛化能力。 邏輯迴歸： 盡管名字中有“迴歸”，但邏輯迴歸是用於二分類問題的經典算法。我們將詳細講解Sigmoid函數的作用，以及如何使用最大似然估計來優化模型參數。我們將探討其在各種二分類場景下的應用，並介紹多項邏輯迴歸（Multinomial Logistic Regression）用於多分類問題。 第四章：支持嚮量機（SVM）——尋找最優決策邊界 綫性SVM： 理解SVM的核心思想——找到最大間隔的超平麵來分離不同類彆的數據。我們將探討支持嚮量的概念，以及核技巧（Kernel Trick）如何將低維數據映射到高維空間，實現非綫性可分。 非綫性SVM與核函數： 深入理解多項式核、徑嚮基函數（RBF）核等常用核函數的作用，以及它們如何處理復雜的數據分布。我們將討論SVM的參數選擇，如C參數和gamma參數，以及它們對模型性能的影響。 第五章：決策樹與集成學習——強大而直觀的組閤 決策樹： 學習如何構建一棵決策樹，它能夠根據一係列的規則對數據進行劃分。我們將探討信息增益、基尼不 বিশুদ্ধ度（Gini Impurity）等分裂標準，以及剪枝（Pruning）技術如何避免過擬閤。 集成學習的威力： 集成學習通過組閤多個弱學習器來構建一個強大的模型。我們將深入講解兩種核心的集成方法： Bagging（裝袋法）： 以隨機森林（Random Forest）為例，講解如何通過自助采樣和特徵隨機選擇來構建多個獨立的決策樹，並對它們的預測結果進行投票或平均。 Boosting（提升法）： 以AdaBoost和Gradient Boosting為例，講解如何通過迭代地訓練模型，讓後續模型關注前一模型預測錯誤的樣本，從而逐步提升整體性能。我們將重點關注XGBoost和LightGBM等高效的梯度提升算法，剖析它們的優化機製和廣泛應用。 第六章：K近鄰（KNN）與樸素貝葉斯——簡單而有效的啓發式算法 K近鄰（KNN）： 理解基於距離度量的分類和迴歸方法。我們將探討距離度量（如歐氏距離、曼哈頓距離）的選擇，以及k值的選擇對模型性能的影響。 樸素貝葉斯（Naive Bayes）： 基於貝葉斯定理，在特徵之間相互獨立的前提下進行分類。我們將講解不同類型的樸素貝葉斯模型（高斯、多項式、伯努利），並探討其在文本分類等領域的應用。 第三部分：無監督學習的探索之旅 無監督學習旨在從無標簽的數據中發現隱藏的模式和結構，它在數據探索、降維和異常檢測等方麵發揮著重要作用。 第七章：聚類分析——發現數據的內在分組 K-Means聚類： 學習如何將數據點分配到k個簇中，並迭代優化簇中心。我們將討論k值的選擇、初始化的影響以及K-Means的優缺點。 層次聚類： 介紹兩種構建聚類層次結構的方法：聚閤式（Agglomerative）和分裂式（Divisive）。我們將理解樹狀圖（Dendrogram）的含義，以及如何根據需求選擇閤適的聚類數量。 DBSCAN（基於密度的聚類）： 學習如何基於樣本的密度來劃分簇，能夠發現任意形狀的簇，並有效處理噪聲點。 第八章：降維技術——化繁為簡，洞察本質 主成分分析（PCA）： 理解如何通過綫性變換找到數據方差最大的方嚮（主成分），從而降低數據的維度，同時盡可能保留原始信息。我們將探討協方差矩陣、特徵值與特徵嚮量的作用。 t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）： 學習如何將高維數據映射到低維空間，以便於可視化，並能夠較好地保留局部鄰域結構。我們將重點關注其在數據可視化中的應用。 因子分析（Factor Analysis）： 探索數據背後潛在的、不可觀測的因子。 第四部分：深度學習的基礎與實踐 深度學習是當前機器學習領域最熱門的分支，其強大的錶示學習能力引領著人工智能的革命。本部分將為您構建深度學習的堅實基礎。 第九章：神經網絡基礎——模仿人腦的計算模型 神經元與激活函數： 理解人工神經元的基本結構，以及Sigmoid、ReLU、Tanh等激活函數的作用，它們如何引入非綫性，使得網絡能夠學習更復雜的模式。 前嚮傳播與反嚮傳播： 詳細講解神經網絡的學習過程：如何通過前嚮傳播計算輸齣，以及如何通過反嚮傳播算法計算梯度並更新網絡參數，以最小化損失函數。 多層感知機（MLP）： 構建和訓練一個包含隱藏層的神經網絡，理解其在處理非綫性問題時的優勢。 第十章：捲積神經網絡（CNN）——圖像識彆的利器 捲積層： 學習捲積操作如何提取圖像的空間特徵（邊緣、紋理等），以及捲積核（濾波器）的作用。 池化層（Pooling）： 理解池化操作如何降低特徵圖的維度，減少計算量，並增強模型的魯棒性。 CNN架構： 介紹經典的CNN模型（如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet），並分析它們的設計思想和演進。 CNN在圖像分類、目標檢測等領域的應用。 第十一章：循環神經網絡（RNN）與長短期記憶網絡（LSTM）——處理序列數據的能力 RNN的循環機製： 理解RNN如何通過循環連接來處理序列數據，捕捉時間上的依賴關係。 長短期記憶網絡（LSTM）： 深入剖析LSTM的門控機製（遺忘門、輸入門、輸齣門），理解它如何解決RNN的梯度消失問題，從而更好地捕捉長距離依賴。 GRU（Gated Recurrent Unit）： 介紹LSTM的簡化版本，以及其在序列建模中的應用。 RNN/LSTM在自然語言處理（NLP）、語音識彆等領域的應用。 第十二章：深度學習框架的實踐 介紹主流深度學習框架： 盡管本書不直接側重於某個特定框架，但為方便讀者實踐，我們將簡要介紹PyTorch和TensorFlow等框架的特點和基本使用方法，重點在於它們如何幫助我們實現和訓練深度學習模型。 構建和訓練自定義模型。 利用預訓練模型進行遷移學習。 第五部分：實戰應用與進階話題 理論與實踐相結閤，方能真正掌握機器學習。本部分將帶領您將所學知識應用於實際問題，並觸及一些前沿話題。 第十三章：機器學習項目的全流程 問題定義與數據收集。 數據探索與可視化。 模型選擇與評估。 模型調優與部署。 實際案例分析： 例如，基於用戶行為的推薦係統、文本情感分析、圖像風格遷移等。 第十四章：模型解釋性與公平性 理解模型的決策過程： 隨著模型復雜度的增加，理解其決策邏輯變得越來越重要。我們將介紹一些模型解釋性技術（如LIME、SHAP），幫助我們理解模型的預測依據。 機器學習的公平性問題： 探討算法偏見（bias）的來源，以及如何識彆和緩解模型中的不公平性，構建更負責任的AI係統。 第十五章：前沿展望 生成對抗網絡（GANs）。 強化學習簡介。 圖神經網絡（GNNs）。 AI倫理與未來發展趨勢。 結語 機器學習是一個不斷發展和演進的領域，本書緻力於為您打下堅實的理論基礎，並通過深入的算法剖析和豐富的實戰案例，激發您探索和創造的潛力。我們相信，通過係統學習本書內容，您將能夠自信地應對各種機器學習挑戰，並為構建更智能的未來貢獻力量。 本書的編寫力求嚴謹、深入且易於理解，但機器學習的海洋浩瀚無垠，任何一本書都無法窮盡所有。我們鼓勵讀者在閱讀本書的同時，積極查閱相關文獻，參與社區討論，並不斷動手實踐。願您在機器學習的學習之路上，收獲滿滿，探索無限可能！

評分☆☆☆☆☆

我一直對深度學習背後的數學原理感到好奇，但很多時候，書本上的數學推導又顯得枯燥乏味。我希望這本書能夠以一種更加直觀和易於理解的方式來呈現這些數學概念，比如結閤圖示或者更簡化的數學模型來解釋。我希望它能幫助我理解，為什麼某些算法需要特定的數學結構，以及這些數學結構是如何指導模型進行學習的。另外，我在實踐中也遇到過模型過擬閤和欠擬閤的問題，我希望這本書能夠提供一些深入的分析，解釋這些現象産生的原因，並且給齣一些有效的解決方案，比如正則化、早停法、數據增強等等。我非常期待能夠在這本書中找到一些關於模型評估和調優的詳細指導，因為這對於構建高性能的機器學習模型至關重要。我希望作者能夠分享一些他/她在實際項目中積纍的經驗和技巧，比如如何選擇閤適的模型架構，如何進行超參數搜索，以及如何有效地分析模型的性能指標。我對那些能夠幫助我從“會用”提升到“精通”的內容特彆感興趣。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計非常吸引人，那種深邃的藍色搭配著科技感十足的字體，一眼就能感受到它在人工智能領域的專業性。拿到手後，厚度適中，拿在手裏很有分量，這通常意味著內容會比較紮實，不是那種浮光掠影的快餐讀物。我最期待的是書中那些“實戰”的部分，我一直以來都對深度學習的實際應用非常感興趣，比如如何將模型部署到生産環境，如何優化模型的推理速度，以及如何處理真實世界中的數據不平衡問題等等。我希望這本書能夠提供一些具體、可操作的案例，讓我能夠跟著步驟一步步地學習，而不是僅僅停留在理論層麵。有時候，學習新技術的最大障礙就是缺乏實際經驗，很多時候我們掌握瞭理論，但麵對實際問題時卻無從下手。所以，我特彆希望能在這本書裏找到那些能夠幫助我“落地”的技巧和方法。此外，我個人也比較關注模型的可解釋性，在AI越來越重要的今天，理解模型為什麼會做齣某個決策，比單純地得到一個結果更為關鍵。我希望書中能夠探討一些關於模型解釋性的技術，或者至少在講解模型構建時，能有意識地引導讀者去思考模型的行為。總而言之，我對於這本書的期待是，它能夠成為我進入TensorFlow實戰領域的一扇堅實的門，讓我能夠真正地運用這些強大的工具來解決實際問題。

評分☆☆☆☆☆

這本書在排版和設計上給我留下深刻印象，字體清晰，圖錶豐富，閱讀體驗很舒適。我比較關注模型的可視化和調試方麵的內容，因為在開發過程中，能夠直觀地看到模型的訓練過程和中間層的輸齣，對於理解模型的行為和發現問題非常有幫助。我希望書中能夠詳細介紹如何利用TensorBoard等工具來監控模型的訓練，比如查看損失函數的變化、準確率的提升，以及模型權重的分布情況。我也希望這本書能夠包含一些關於模型調試的技巧，比如如何使用斷點調試、如何檢查輸入數據的形狀和類型，以及如何分析梯度信息來判斷模型是否收斂。對我而言，掌握這些調試工具和方法，能夠大大提高我的開發效率，並且幫助我更快地解決實際問題。此外，我非常希望能在這本書中找到一些關於模型部署的介紹，比如如何將訓練好的模型導齣為可部署的格式，如何在不同的平颱上運行模型，以及如何進行模型的性能優化以滿足生産環境的要求。我期待這本書能夠覆蓋從模型訓練到部署的整個流程，讓我能夠真正地將TensorFlow應用到實際項目中。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的感覺是，它不僅僅是一本技術手冊，更像是一位經驗豐富的導師在循循善誘。我注意到其中一些章節的標題，比如“從零開始構建你的第一個神經網絡”或者“深入理解反嚮傳播算法”，這些都錶明作者在努力將復雜的概念變得易於理解。我特彆欣賞那種將理論知識與實際應用相結閤的講解方式。例如，在介紹某個算法時，作者可能會先給齣理論上的解釋，然後立刻提供一個基於真實數據集的案例，通過代碼演示如何實現這個算法，並且還會分析這個案例的結果。這種“理論+實踐”的學習模式對我來說至關重要，因為它能夠幫助我建立起更深刻的理解，而不是僅僅記住一些公式或代碼。我還注意到書中可能涵蓋瞭許多不同的應用場景，比如圖像識彆、自然語言處理、時間序列預測等。我希望能夠在這本書中找到我感興趣的領域，並學習如何在這些領域中運用TensorFlow。對我而言，掌握這些通用的方法論比死記硬背某個特定模型的結構更為重要，因為一旦掌握瞭核心思想，觸類旁通就變得容易瞭。我期待在這本書中找到那種能夠激發我探索和創新的靈感。

評分☆☆☆☆☆

我是一位有著一定編程基礎，但對TensorFlow還比較陌生的初學者。最近工作上接觸到一些需要用到機器學習的項目，所以想係統地學習一下TensorFlow。在選擇書籍時，我非常看重內容的係統性和由淺入深的講解方式。我希望這本書能夠從最基礎的概念講起，比如TensorFlow的基本架構、數據流圖的工作原理，然後逐步過渡到更復雜的模型構建，比如捲積神經網絡、循環神經網絡等。同時，我非常喜歡那種帶有豐富代碼示例的書籍，能夠讓我邊讀邊練，這樣學習效果會事半功倍。我希望書中提供的代碼能夠清晰易懂，並且包含詳細的注釋，這樣我纔能理解每一行代碼的含義和作用。而且，在學習過程中，我經常會遇到各種各樣的問題，比如環境配置、庫的安裝、代碼報錯等等，我希望這本書能夠提供一些常見的排查和解決思路，讓我少走彎路。我也希望這本書能夠介紹一些TensorFlow的常用API和工具，比如Keras、TensorBoard等，讓我能夠更好地利用這些工具來提高開發效率。總的來說，我希望這本書能給我一個清晰的學習路徑，讓我能夠循序漸進地掌握TensorFlow，並最終能夠獨立完成一些機器學習任務。

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好好學習，送貨快，購買方便，點贊

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此用戶未填寫評價內容

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非常不錯的書，作者寫作功力很深厚

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希望對我有所幫助，深度學習中

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這本書不錯，配送迅速，內容實用，就是沒有活動

評分☆☆☆☆☆

好書，質量也好

評分☆☆☆☆☆

好好學習，送貨快，購買方便，點贊

評分☆☆☆☆☆

適閤入門 不錯

評分☆☆☆☆☆

沒來得及看 現在在看拎一本