孔夫子旧书网-网上买书卖书、古旧书收藏品交易平台 孔夫子旧书网-网上买书卖书、古旧书收藏品交易平台 占位居中 孔夫子旧书网-网上买书卖书、古旧书收藏品交易平台
商品
拍卖区
在售
已售
搜索历史
搜索
高级搜索

Python深度学习应用

Python深度学习应用
分享
扫描下方二维码分享到微信
打开微信，点击右上角”+“，
使用”扫一扫“即可将网页分享到朋友圈。
作者: [加拿大] （Alex Galea） , [古] , , , ,
出版社: 清华大学出版社
2020-07
版次: 1
ISBN: 9787302541967
定价: 59.00
装帧: 其他
开本: 16开
纸张: 胶版纸
分类: 计算机与互联网
7 张插图图片
3人买过
  • 本书介绍Jupyter、数据清洗、高级机器学习、网页爬虫、交互式可视化、神经网络、深度学习、模型构建、模型评估与优化、产品化处理等有关深度学习应用方面的内容。本书理论与实践并重、体系完整、内容新颖、条理清晰、组织合理、强调实践，包括使用scikitlearn、TensorFlow和Keras创建智能系统和机器学习解决方案，并将论述的重点放在实现和实践上，以便让读者更好地了解Python深度学习应用的实现细节。 本书适合所有对Python深度学习感兴趣的人士阅读。 高凯 汉族，教授，博士毕业于上海交通大学计算机应用技术专业，河北省省级重点学科“计算机软件与理论”中“信息检索与云计算”方向学术带头人，研究生导师，中国计算机学会高级会员，中国计算机学会CCF计算机应用专委常委，中国计算机学会CCF中文信息技术专委委员，河北省科技咨询业协会第六届理事会常务理事，英国学术期刊International Journal of Computer Applications in Technology副主编，国际学术会议International Conference on Modelling, Identification and Control程序委员会委员；主要研究方向为人工智能、大数据搜索与挖掘、网络信息检索、自然语言处理、社会计算等；多年主讲研究生课程《人工智能》、本科生课程《数据库原理与应用》，系河北科技大学教学名师；近年出版了《信息检索与智能处理》、《大数据搜索与挖掘》、《网络信息检索技术及搜索引擎系统开发》、《大数据搜索与挖掘及可视化管理方案》等学术专著；在电子工业出版社、清华大学出版社、国防工业出版社等出版了高等学校计算机规划教材《数据库原理与应用》、高等院校信息技 第1章  Jupyter基础/ 1 



    1.1  基本功能与特征/ 2 



    1.1.1  Jupyter Notebook是什么，为什么它如此有用/ 2 



    1.1.2  Jupyter Notebook概览/ 4 



    1.1.3  Jupyter特色/ 8 



    1.1.4  Python库/ 14 



    1.2  第一个数据分析实例——基于波士顿住房数据集/ 17 



    1.2.1  使用Pandas DataFrame载入数据集/ 17 



    1.2.2  数据集/ 22 



    1.2.3  基于Jupyter Notebook的预测分析简介/ 26 



    1.2.4  实践: 构建一个基于三阶多项式的模型/ 30 



    1.2.5  使用分类特征完成对数据集的分段分析/ 35 



    1.3  本章小结/ 41第2章  数据清洗和高级机器学习/ 42 



    2.1  准备训练预测模型/ 43 



    2.1.1  确定预测分析计划/ 43 



    2.1.2  机器学习的数据预处理/ 45 



    2.1.3  实践: 准备训练“员工去留问题”的预测模型/ 55 



    2.2  训练分类模型/ 64 



    2.2.1  分类算法简介/ 64 



    2.2.2  使用k折交叉验证和验证曲线评估模型/ 79 



    2.2.3  降维技术/ 84 



    2.2.4  训练员工去留问题的预测模型/ 85 



    2.3  本章小结/ 93第3章  网页信息采集和交互式可视化/ 94 



    3.1  采集网页信息/ 95 



    3.1.1  HTTP请求简介/ 95 



    3.1.2  在Jupyter Notebook中实现HTTP请求/ 96 



    3.1.3  在Jupyter Notebook中解析HTML/ 101 



    3.1.4  实践: 在Jupyter Notebook中实现网页信息采集/ 107 



    3.2  交互可视化/ 111 



    3.2.1  构建DataFrame以存储和组织数据/ 111 



    3.2.2  Bokeh简介/ 117 



    3.2.3  实例: 使用交互式可视化探索数据/ 121 



    3.3  本章小结/ 130第4章  神经网络与深度学习概述/ 132 



    4.1  什么是神经网络/ 132 



    4.1.1  成功的应用案例/ 133 



    4.1.2  为什么神经网络能够表现得如此出色/ 134 



    4.1.3  深度学习的局限性/ 136 



    4.1.4  神经网络的一般构成和操作/ 137 



    4.2  配置深度学习环境/ 139 



    4.2.1  用于深度学习的软件组件/ 139 



    4.2.2  实例: 验证软件组件/ 141 



    4.2.3  探索一个训练好的神经网络/ 143 



    4.2.4  实例: 探索一个训练好的神经网络/ 148 



    4.3  本章小结/ 150第5章  模型体系结构/ 151 



    5.1  选择合适的模型体系结构/ 151 



    5.1.1  常见的体系结构/ 151 



    5.1.2  数据标准化/ 156 



    5.1.3  构建您的问题/ 157 



    5.1.4  实例: 探索比特币数据集，为模型准备数据/ 159 



    5.2  使用Keras作为TensorFlow接口/ 165 



    5.2.1  模型组件/ 165 



    5.2.2  实例: 使用Keras创建TensorFlow模型/ 167 



    5.2.3  从数据准备到建模/ 168 



    5.2.4  训练神经网络/ 169 



    5.2.5  调整时间序列数据维度/ 169 



    5.2.6  预测数据/ 172 



    5.2.7  实例: 组建深度学习系统/ 173 



    5.3  本章小结/ 176第6章  模型评估和优化/ 177 



    6.1  模型评估/ 177 



    6.1.1  问题类别/ 177 



    6.1.2  损失函数、准确率和错误率/ 178 



    6.1.3  使用TensorBoard进行可视化/ 180 



    6.1.4  实现模型评估的测度/ 182 



    6.1.5  实践: 创建一个训练环境/ 187 



    6.2  超参数优化/ 192 



    6.2.1  针对神经层和神经元——添加更多的神经层/ 192 



    6.2.2  迭代步数/ 194 



    6.2.3  激活函数/ 195 



    6.2.4  激活函数的实现/ 197 



    6.2.5  正则化策略/ 198 



    6.2.6  结果优化/ 199 



    6.2.7  实践: 优化神经网络模型/ 200 



    6.3  本章小结/ 202第7章  产品化/ 203 



    7.1  处理新数据/ 203 



    7.1.1  分离数据和模型/ 203 



    7.1.2  处理新数据/ 205 



    7.1.3  实例: 处理新数据/ 208 



    7.2  将模型部署为Web应用程序/ 210 



    7.2.1  应用架构和技术/ 210 



    7.2.2  部署和使用cryptonic/ 211 



    7.2.3  实例: 部署深度学习应用程序/ 214 



    7.3  本章小结/ 216
  • 内容简介:
    本书介绍Jupyter、数据清洗、高级机器学习、网页爬虫、交互式可视化、神经网络、深度学习、模型构建、模型评估与优化、产品化处理等有关深度学习应用方面的内容。本书理论与实践并重、体系完整、内容新颖、条理清晰、组织合理、强调实践，包括使用scikitlearn、TensorFlow和Keras创建智能系统和机器学习解决方案，并将论述的重点放在实现和实践上，以便让读者更好地了解Python深度学习应用的实现细节。 本书适合所有对Python深度学习感兴趣的人士阅读。
  • 作者简介:
    高凯 汉族，教授，博士毕业于上海交通大学计算机应用技术专业，河北省省级重点学科“计算机软件与理论”中“信息检索与云计算”方向学术带头人，研究生导师，中国计算机学会高级会员，中国计算机学会CCF计算机应用专委常委，中国计算机学会CCF中文信息技术专委委员，河北省科技咨询业协会第六届理事会常务理事，英国学术期刊International Journal of Computer Applications in Technology副主编，国际学术会议International Conference on Modelling, Identification and Control程序委员会委员；主要研究方向为人工智能、大数据搜索与挖掘、网络信息检索、自然语言处理、社会计算等；多年主讲研究生课程《人工智能》、本科生课程《数据库原理与应用》，系河北科技大学教学名师；近年出版了《信息检索与智能处理》、《大数据搜索与挖掘》、《网络信息检索技术及搜索引擎系统开发》、《大数据搜索与挖掘及可视化管理方案》等学术专著；在电子工业出版社、清华大学出版社、国防工业出版社等出版了高等学校计算机规划教材《数据库原理与应用》、高等院校信息技
  • 目录:
    第1章  Jupyter基础/ 1 



    1.1  基本功能与特征/ 2 



    1.1.1  Jupyter Notebook是什么，为什么它如此有用/ 2 



    1.1.2  Jupyter Notebook概览/ 4 



    1.1.3  Jupyter特色/ 8 



    1.1.4  Python库/ 14 



    1.2  第一个数据分析实例——基于波士顿住房数据集/ 17 



    1.2.1  使用Pandas DataFrame载入数据集/ 17 



    1.2.2  数据集/ 22 



    1.2.3  基于Jupyter Notebook的预测分析简介/ 26 



    1.2.4  实践: 构建一个基于三阶多项式的模型/ 30 



    1.2.5  使用分类特征完成对数据集的分段分析/ 35 



    1.3  本章小结/ 41第2章  数据清洗和高级机器学习/ 42 



    2.1  准备训练预测模型/ 43 



    2.1.1  确定预测分析计划/ 43 



    2.1.2  机器学习的数据预处理/ 45 



    2.1.3  实践: 准备训练“员工去留问题”的预测模型/ 55 



    2.2  训练分类模型/ 64 



    2.2.1  分类算法简介/ 64 



    2.2.2  使用k折交叉验证和验证曲线评估模型/ 79 



    2.2.3  降维技术/ 84 



    2.2.4  训练员工去留问题的预测模型/ 85 



    2.3  本章小结/ 93第3章  网页信息采集和交互式可视化/ 94 



    3.1  采集网页信息/ 95 



    3.1.1  HTTP请求简介/ 95 



    3.1.2  在Jupyter Notebook中实现HTTP请求/ 96 



    3.1.3  在Jupyter Notebook中解析HTML/ 101 



    3.1.4  实践: 在Jupyter Notebook中实现网页信息采集/ 107 



    3.2  交互可视化/ 111 



    3.2.1  构建DataFrame以存储和组织数据/ 111 



    3.2.2  Bokeh简介/ 117 



    3.2.3  实例: 使用交互式可视化探索数据/ 121 



    3.3  本章小结/ 130第4章  神经网络与深度学习概述/ 132 



    4.1  什么是神经网络/ 132 



    4.1.1  成功的应用案例/ 133 



    4.1.2  为什么神经网络能够表现得如此出色/ 134 



    4.1.3  深度学习的局限性/ 136 



    4.1.4  神经网络的一般构成和操作/ 137 



    4.2  配置深度学习环境/ 139 



    4.2.1  用于深度学习的软件组件/ 139 



    4.2.2  实例: 验证软件组件/ 141 



    4.2.3  探索一个训练好的神经网络/ 143 



    4.2.4  实例: 探索一个训练好的神经网络/ 148 



    4.3  本章小结/ 150第5章  模型体系结构/ 151 



    5.1  选择合适的模型体系结构/ 151 



    5.1.1  常见的体系结构/ 151 



    5.1.2  数据标准化/ 156 



    5.1.3  构建您的问题/ 157 



    5.1.4  实例: 探索比特币数据集，为模型准备数据/ 159 



    5.2  使用Keras作为TensorFlow接口/ 165 



    5.2.1  模型组件/ 165 



    5.2.2  实例: 使用Keras创建TensorFlow模型/ 167 



    5.2.3  从数据准备到建模/ 168 



    5.2.4  训练神经网络/ 169 



    5.2.5  调整时间序列数据维度/ 169 



    5.2.6  预测数据/ 172 



    5.2.7  实例: 组建深度学习系统/ 173 



    5.3  本章小结/ 176第6章  模型评估和优化/ 177 



    6.1  模型评估/ 177 



    6.1.1  问题类别/ 177 



    6.1.2  损失函数、准确率和错误率/ 178 



    6.1.3  使用TensorBoard进行可视化/ 180 



    6.1.4  实现模型评估的测度/ 182 



    6.1.5  实践: 创建一个训练环境/ 187 



    6.2  超参数优化/ 192 



    6.2.1  针对神经层和神经元——添加更多的神经层/ 192 



    6.2.2  迭代步数/ 194 



    6.2.3  激活函数/ 195 



    6.2.4  激活函数的实现/ 197 



    6.2.5  正则化策略/ 198 



    6.2.6  结果优化/ 199 



    6.2.7  实践: 优化神经网络模型/ 200 



    6.3  本章小结/ 202第7章  产品化/ 203 



    7.1  处理新数据/ 203 



    7.1.1  分离数据和模型/ 203 



    7.1.2  处理新数据/ 205 



    7.1.3  实例: 处理新数据/ 208 



    7.2  将模型部署为Web应用程序/ 210 



    7.2.1  应用架构和技术/ 210 



    7.2.2  部署和使用cryptonic/ 211 



    7.2.3  实例: 部署深度学习应用程序/ 214 



    7.3  本章小结/ 216
查看详情
相关分类
计算机理论 编程与开发 操作系统 大数据与云计算 图形图像/多媒体 网站设计与网页开发 网络与通讯 硬件、嵌入式开发 办公软件 信息安全 辅助设计与工程计算 软件工程/开发项目管理
相关图书 / 更多
Python深度学习应用
Python游戏开发从入门到进阶实战
明日科技 编著
￥47.50 起
Python深度学习应用
Python数值分析算法实践
王娟
￥89.93 起
Python深度学习应用
PyTorch深度学习指南：计算机视觉 卷II 王兆宇
（巴西）丹尼尔·沃格特·戈多伊
￥61.30 起
Python深度学习应用
PyTorch深度学习指南：序列与自然语言处理 卷III
（巴西）丹尼尔·沃格特·戈多伊（Daniel Voigt Godoy）
￥81.00 起
Python深度学习应用
PyTorch深度学习与企业级项目实战
宋立桓 宋立林
￥29.67 起
Python深度学习应用
PyTorch深度学习指南：编程基础 卷I
（巴西）丹尼尔·沃格特·戈多伊
￥54.45 起
Python深度学习应用
Python数据分析快速上手
王靖、商艳红、张洪波、卢军
￥38.27 起
Python深度学习应用
Python在结构动力计算中的应用
龙晓鸿 等
￥32.80 起
Python深度学习应用
Python量子计算实践：基于Qiskit和IBM Quantum Experience平台
（美）哈西·诺伦（Hassi Norlén）
￥57.40 起
Python深度学习应用
Python Streamlit从入门到实战——快速构建机器学习和数据科学Web应用（微课视频版）
王鑫
￥31.27 起
Python深度学习应用
Python服务端测试开发实战
无涯
￥39.99 起
Python深度学习应用
Python语言科研绘图与学术图表绘制从入门到精通 科技绘图与科学可视化专业教程
关东升 编著
￥52.20 起
您可能感兴趣 / 更多
Python深度学习应用
控制之道：过程控制的理论与实践 [加拿大] 周风晞
[加拿大] 周风晞
￥40.32 起
Python深度学习应用
杰出投资者的顶层认知：金融市场更强大的“聪明钱”如何思考、决策？（资产达1.35万亿美元普信集团的投资之道）
[加拿大]塞巴斯蒂安·佩奇（Sébastien Page）
￥46.11 起
Python深度学习应用
波可和她的鼓
[加拿大]马修·福赛斯 著绘
￥26.00 起
Python深度学习应用
智慧宫丛书026·增长：从细菌到帝国
[加拿大]瓦茨拉夫·斯米尔 后浪
￥52.50 起
Python深度学习应用
海外中国研究·卿本著者：明清女性的性别身份、能动主体和文学书写
[加拿大]方秀洁 著；陈昉昊 译；周睿
￥22.48 起
Python深度学习应用
卖掉法拉利的高僧
[加拿大]罗宾·夏玛Robin Sharma 著；颉腾文化 出品
￥21.57 起
Python深度学习应用
越问越聪明：让孩子思维升级的科普书3（科普大咖英格拉姆博士的“探究式科普”杰作来了！）
[加拿大]杰·英格拉姆 著；杜冰 译；青豆书坊 出品
￥18.93 起
Python深度学习应用
儿童版世界简史
[加拿大]伊丽莎白·麦克劳德 (加)弗里达·维新斯基 编著
￥8.00 起
Python深度学习应用
越问越聪明：让孩子思维升级的科普书4（科普大咖英格拉姆博士的“探究式科普”杰作来了！）
[加拿大]杰·英格拉姆 著；杜冰 译；青豆书坊 出品
￥18.93 起
Python深度学习应用
子弹头列车（加拿大华裔作家邓敏灵作品，移民子女追溯原生家庭创痛之短篇小说集，获诺贝尔文学奖得主艾丽丝·门罗盛赞）
[加拿大]邓敏灵
￥17.38 起
Python深度学习应用
图画书创作谈
[加拿大]乔恩·克拉森
￥51.63 起
Python深度学习应用
爱因斯坦陪审团
[加拿大]杰弗里·克雷林斯滕
￥35.00 起
© 2002-2024 Kongfz.com 孔夫子旧书网 版权所有
关于孔网 联系我们 帮助中心 版权隐私 广告业务 工作机会 移动版 图书目录 图书标签 热搜书籍 作家大全