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出版社： 机械工业

ISBN：9787111600466

商品编码：29206754798

• 产品名称：PaddlePaddle深度学习实战
• 是否是套装: 否
• 书名: PaddlePaddle深度学习实战
• 定价: 69.00元
• 出版社名称: 机械工业出版社
• 出版时间: 2018年6月
• 作者: 无
• 书名: PaddlePaddle深度学习实战
• ISBN编号: 9787111600466

机器学习的基石：从理论到实践的探索之旅 在这瞬息万变的科技时代，机器学习（Machine Learning）已成为驱动各行各业创新的核心引擎。从智能推荐系统到自动驾驶汽车，从医疗诊断到金融风控，机器学习的应用无处不在，深刻地改变着我们的生活和工作方式。本书旨在带领读者深入理解机器学习的底层逻辑，掌握从理论概念到实际应用的全过程，成为一名合格的机器学习工程师，驾驭这一强大的技术浪潮。 第一部分：机器学习的理论基石 在深入实践之前，扎实的理论基础是构建强大模型的关键。本部分将循序渐进地为您揭示机器学习的奥秘。 什么是机器学习？ 我们将从最基础的概念出发，解释机器学习与传统编程的区别，以及它为何能够实现“学习”的能力。我们将探讨机器学习的定义、核心思想、主要分支（监督学习、无监督学习、强化学习）以及它们各自的应用场景，帮助您建立对机器学习的宏观认知。 数据：机器学习的血液。 任何机器学习模型的成功都离不开高质量的数据。本章将重点关注数据的重要性，包括数据的收集、清洗、预处理（特征工程、数据归一化、缺失值处理、异常值检测）和划分（训练集、验证集、测试集）。您将学习如何识别和处理数据中的噪声和偏差，为模型训练打下坚实基础。 模型评估：衡量成功的标尺。 训练出模型只是第一步，如何知道模型是否“好”？本章将介绍各种模型评估指标，例如准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数（F1-Score）、ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）和AUC值（Area Under the Curve）。您将学习如何根据不同的任务需求选择合适的评估指标，并理解过拟合（Overfitting）和欠拟合（Underfitting）的概念及应对策略，确保模型的泛化能力。 监督学习：指引方向的学习。 监督学习是机器学习中最常见、最成熟的分支。本章将深入剖析几种核心的监督学习算法： 线性回归（Linear Regression）： 探索如何利用线性模型预测连续值，理解最小二乘法（Least Squares）等基本原理。 逻辑回归（Logistic Regression）： 学习如何用于分类问题，理解Sigmoid函数和交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）。 支持向量机（Support Vector Machines, SVM）： 深入理解核技巧（Kernel Trick）和最大间隔分类器（Maximum Margin Classifier）的思想，及其在处理非线性可分数据时的强大能力。 决策树（Decision Trees）： 学习如何构建基于树结构的分类和回归模型，理解信息增益（Information Gain）和基尼不纯度（Gini Impurity）等概念。 集成学习（Ensemble Learning）： 介绍Bagging（如随机森林Random Forest）和Boosting（如AdaBoost, Gradient Boosting）等集成方法，如何通过组合多个弱学习器来构建更强大的模型。 无监督学习：探索数据背后的规律。 当我们没有明确的标签时，无监督学习可以帮助我们发现数据中隐藏的结构。 聚类（Clustering）： 学习K-Means、DBSCAN等聚类算法，理解如何将数据分组，以及在市场细分、用户画像等场景下的应用。 降维（Dimensionality Reduction）： 介绍主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）和t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）等降维技术，如何减少数据维度，提高模型效率，并用于数据可视化。 强化学习：智能体的决策之道。 强化学习是一种通过与环境交互来学习最优策略的学习方式。本章将介绍强化学习的基本概念，如智能体（Agent）、环境（Environment）、状态（State）、动作（Action）、奖励（Reward）和策略（Policy）。我们将简要探讨马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）以及Q-Learning等基础算法，为理解更复杂的强化学习应用打下基础。 第二部分：深度学习的革命性突破 深度学习（Deep Learning）作为机器学习的一个重要子领域，凭借其强大的特征提取能力，在图像识别、自然语言处理等领域取得了划时代的成就。本部分将聚焦深度学习的核心概念与前沿技术。 神经网络的奥秘：模仿大脑的计算。 感知机（Perceptron）： 从最简单的神经元模型开始，理解其基本结构和工作原理。 多层感知机（Multi-Layer Perceptron, MLP）： 学习如何通过堆叠多个神经元层来构建更复杂的网络，以及反向传播算法（Backpropagation）在训练中的关键作用。 激活函数（Activation Functions）： 深入理解ReLU、Sigmoid、Tanh等激活函数的作用，以及它们如何引入非线性，使网络能够学习更复杂的模式。 损失函数与优化器： 学习如何选择合适的损失函数（如均方误差Mean Squared Error, MSE）来衡量模型预测的误差，以及梯度下降（Gradient Descent）及其变种（如Adam, SGD）如何高效地更新模型参数。 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）： 专为处理网格状数据（如图像）而设计。 卷积层（Convolutional Layer）： 理解卷积核（Kernel）的工作原理，如何提取图像的空间特征（边缘、纹理等）。 池化层（Pooling Layer）： 学习如何通过池化操作（如最大池化Max Pooling）来减小特征图的尺寸，降低计算复杂度，并增强模型的鲁棒性。 经典CNN架构： 介绍LeNet、AlexNet、VGG、ResNet等经典CNN模型，理解它们在网络结构设计上的演进和突破。 CNN的应用： 图像分类、目标检测、图像分割等。 循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）： 适用于处理序列数据（如文本、时间序列）。 RNN的基本结构： 理解隐藏状态（Hidden State）如何在序列中传递信息，以及其在处理长序列时可能遇到的梯度消失/爆炸问题。 长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）与门控循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU）： 学习LSTM和GRU如何通过引入门控机制来有效解决RNN的长期依赖问题。 RNN的应用： 机器翻译、文本生成、语音识别、时间序列预测等。 Transformer模型：序列建模的新范式。 自注意力机制（Self-Attention Mechanism）： 深入理解Transformer的核心——自注意力机制，如何让模型在处理序列时，能够关注到序列中任意位置的元素，突破了RNN在并行计算和长距离依赖上的限制。 编码器-解码器架构（Encoder-Decoder Architecture）： 理解Transformer如何构建编码器和解码器，分别负责理解输入序列和生成输出序列。 预训练语言模型（Pre-trained Language Models）： 介绍BERT、GPT等预训练模型，理解其强大的迁移学习能力，以及如何通过微调（Fine-tuning）来适应下游任务。 Transformer的应用： 自然语言处理（NLP）领域的重大突破，包括文本生成、问答系统、情感分析等。 模型训练的进阶技巧： 正则化（Regularization）： L1、L2正则化、Dropout等技术如何防止模型过拟合。 批量归一化（Batch Normalization）： 学习Batch Normalization如何加速训练过程，并提高模型的稳定性。 超参数调优（Hyperparameter Tuning）： 网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search）、贝叶斯优化（Bayesian Optimization）等方法。 第三部分：实战演练与项目实战 理论结合实践是掌握机器学习的关键。本部分将引导您亲手构建和部署模型，将所学知识转化为实际能力。 开发环境搭建： 指导您安装和配置Python、Anaconda、Jupyter Notebook/Lab等常用的机器学习开发工具，以及介绍相关的库，如NumPy、Pandas、Scikit-learn、Matplotlib、Seaborn等。 数据可视化： 学习使用Matplotlib和Seaborn进行数据探索性分析（EDA），通过图表直观理解数据分布、特征关系以及模型训练过程。 经典机器学习项目实战： 房价预测： 使用线性回归、决策树、随机森林等算法，对真实数据集进行房价预测。 鸢尾花分类： 使用逻辑回归、SVM、KNN（K-Nearest Neighbors）等算法，对鸢尾花数据集进行分类。 垃圾邮件检测： 使用文本预处理技术（如TF-IDF）和分类算法，构建垃圾邮件过滤器。 深度学习项目实战： 手写数字识别（MNIST）： 使用MLP和CNN，实现高精度的手写数字识别。 图像分类（CIFAR-10/100）： 使用更深的CNN模型，完成图像分类任务。 文本情感分析： 使用RNN/LSTM或Transformer，对用户评论进行情感倾向分析。 简单机器翻译： 使用Seq2Seq模型（基于RNN或Transformer），实现简单的句子翻译。 模型部署与应用： 简要介绍如何将训练好的模型部署到实际应用中，例如使用Flask/Django构建Web API，或者在移动端进行推理。 未来展望与学习资源： 引导读者关注机器学习和深度学习领域的最新发展，并推荐进一步学习的资源和社区。 本书并非仅仅罗列算法和公式，更注重解释算法背后的思想，以及如何将其有效地应用于解决实际问题。通过大量的代码示例和项目实践，您将不仅理解“是什么”，更能掌握“怎么做”。无论您是初学者，还是希望深化理解的从业者，本书都将是您在机器学习和深度学习领域不可或缺的指南。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，对于国内深度学习领域来说，无疑是一件令人振奋的事情。作为一名在深度学习领域摸索多年的研究者，我深知一本高质量的教材对于推动技术发展的重要性。这本书在内容深度和广度上都达到了相当高的水平，它不仅系统地梳理了深度学习的核心概念和主流算法，还深入探讨了PaddlePaddle框架在不同场景下的应用和优化。书中对理论的阐述严谨而又不失前瞻性，对实践的指导也充满了前沿性和创新性。我尤其赞赏作者在案例选择和讲解上的用心，这些案例贴近实际需求，具有很强的参考价值，能够帮助读者将理论知识转化为实际的解决方案。此外，书中对PaddlePaddle框架的深入剖析，也为国内开发者提供了一个优秀的参考模型，有助于提升国产深度学习框架的整体竞争力。总而言之，这本书是一部集理论深度、实践指导和前瞻性于一体的力作，对于深度学习的研究者、开发者以及爱好者来说，都具有极高的阅读价值和收藏意义。

评分☆☆☆☆☆

我是一个对科技前沿充满好奇心的普通读者，虽然没有深厚的计算机背景，但对深度学习这个热门话题一直很关注。之前也尝试过一些相关的科普文章和视频，但总感觉不够系统，理解起来也比较零散。偶然间发现了这本书，抱着试试看的心态入手，没想到它给了我巨大的惊喜。这本书的讲解方式非常独特，它没有一开始就抛出大量晦涩的术语，而是从一个通俗易懂的比喻开始，慢慢引导我进入深度学习的世界。作者用非常生动的语言和形象的插图，解释了神经网络的运作原理，以及深度学习是如何“学习”的。书中对PaddlePaddle框架的介绍也很有趣，就像是在认识一位新朋友，让我觉得这个框架并不冰冷，而是充满了活力和可能性。我虽然还不能完全理解所有的技术细节，但这本书至少让我对深度学习有了一个整体的认识，并且对它产生了浓厚的兴趣。我相信，随着我对这本书的深入阅读，我一定能逐渐掌握更多深度学习的知识，也更期待未来能够看到更多像这样优秀的书籍问世。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是让我眼前一亮！我一直对深度学习充满了好奇，但又觉得无从下手，那些晦涩的数学公式和复杂的算法总是让我望而却步。无意中看到这本书的推荐，抱着试试看的心态买了下来，没想到它给了我巨大的惊喜。从基础概念的讲解，到模型搭建的详细步骤，再到实际案例的分析，这本书层层递进，逻辑清晰，让我这个初学者也能轻松理解。尤其是它对PaddlePaddle框架的介绍，不仅讲解了基本用法，还深入剖析了其背后的设计理念，让我对这个国产深度学习框架有了更全面的认识。书中的代码示例非常实用，可以直接运行，这对于我这种喜欢动手实践的人来说，简直是福音。我尝试着跟着书中的例子，一步步搭建起自己的第一个深度学习模型，看着数据在模型中流动，最终得到预期的结果，那种成就感真是无与伦比。这本书不仅仅是知识的传授，更是一种学习方法的引导，它教会我如何去思考，如何去解决问题，这对于我未来的学习和工作都将产生深远的影响。我相信，凭借这本书的指引，我一定能在深度学习的道路上走得更远。

评分☆☆☆☆☆

作为一名有几年开发经验的工程师，我一直希望能够将深度学习技术应用到实际工作中，但苦于没有一个好的切入点。直到我遇到了这本书，它给了我全新的视角和灵感。这本书的作者显然对深度学习领域有着深刻的理解，他不仅讲解了理论知识，更侧重于如何将这些理论转化为实际的应用。书中的案例涵盖了图像识别、自然语言处理等多个热门领域，每个案例都从需求分析、数据准备、模型设计、训练优化到最终部署，都有详细的步骤和说明，让我能够清晰地看到深度学习在实际场景中的应用价值。尤其是对PaddlePaddle框架的运用，书中展现了其强大的灵活性和高效性，让我看到了在实际项目中落地深度学习技术的可能性。我尝试着跟着书中的案例，复现了一些效果，发现效果非常好，这让我对深度学习技术在公司项目中的应用充满了信心。这本书不仅为我提供了实用的技术指导，更让我对未来技术发展趋势有了更清晰的认识，我相信它将成为我职业生涯中重要的技术支撑。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在校大学生，正在攻读计算机科学专业，对深度学习领域非常感兴趣，一直想找一本既有深度又不失易懂的教材。在浏览了众多深度学习书籍后，我最终选择了这本，事实证明我的选择是正确的。这本书的内容非常扎实，涵盖了深度学习的方方面面，从神经网络的基本原理，到卷积神经网络、循环神经网络等主流模型，再到各种优化技巧和应用场景，都做了深入浅出的讲解。我尤其喜欢书中对理论知识和实践操作的结合，它不会一味地堆砌概念，而是通过大量的代码示例来帮助读者理解，让我能够边学边练，迅速掌握知识。书中对PaddlePaddle框架的使用也进行了详细的介绍，让我对这个国内优秀的深度学习框架有了更深刻的认识。而且，这本书的排版设计也很精美，阅读起来非常舒适，让我能够沉浸在知识的海洋中，忘记时间的流逝。对我来说，这本书不仅是一本教材，更是一位良师益友，它陪伴我走过了深度学习的入门阶段，为我未来的学习和研究奠定了坚实的基础。