《Python機器學習入門與實踐》是2023年中國水利水電出版社出版的圖書。
基本介紹
- 中文名：Python機器學習入門與實踐
- 出版時間：2023年11月1日
- 出版社：中國水利水電出版社
- ISBN：9787522616445
內容簡介,圖書目錄,作者簡介,
內容簡介
《Python 機器學習入門與實踐——從深度學習到生成對抗網路 GAN》是一本用 Python 進行機器學習編程的入門書，書中採用了歐洲童話故事中的人物角色“王后”“魔鏡”“白雪公主”等，通過閱讀不同角色的 Python 學習筆記中的示例代碼和講解，讓讀者在追尋奇幻故事的同時，享受編程的樂趣。另外，為了讓程式可以單獨或組合使用，書中對每個任務的過程和必要的庫進行了分組，以使程式模組化。這是一種通過實際編寫代碼來加深理解的結構化方式。
《Python 機器學習入門與實踐——從深度學習到生成對抗網路 GAN》一書語言通俗易懂，圖文並茂，並加入了生動的故事情節，特別適合有一定 Python 編程基礎，想學習機器學習、深度學習的高校計算機、人工智慧專業學生和想研究人工智慧方向的程式設計師學習。
圖書目錄
第1章與魔鏡的相遇
1-1不可思議的Python語
1-2古代文明與魔鏡
1-3森林深處
1-4魔法的儀式
1-5生成隨機數
1-6結果的圖示
1-7兩種不同類型的數據
王后的學習筆記1
準備兩種類型的數據
第2章機器學習的發現
2-1構建神經網路
2-2學習神經網路
2-3檢驗修行成果
2-4神經網路的極限
王后的學習筆記2
構建神經網路
第3章
記憶中的鳶尾花
3-1讀取鳶尾花數據
3-2識別鳶尾花數據
3-3神經網路覺醒之時
3-4非線性變換不夠靈活
3-5學習停滯期
王后的學習筆記3
鳶尾花的識別
第4章嘗試學習圖像數據
4-1手寫字元識別
4-2現代小矮人
4-3總結自定義魔法
4-4挑戰時尚識別
王后的學習筆記4
第5章預測未來
5-1從識別到回歸
5-2哪一種非線性變換更好
5-3深度神經網路
5-4時間序列分析挑戰
5-5預測交易數據
王后的學習筆記5
預測股價的神經網路
第6章深度學習的秘密
6-1普通物體識別挑戰
6-2卷積神經網路
6-3機率梯度下降法登場
6-4構建深度神經網路
6-5提高泛化能力所需的努力
6-6構建便利的神經網路
6-7反向卷積神經網路
王后的學習筆記6
卷積神經網路
第7章生成對抗網路
7-1準備自己的數據集
7-2制假的生成網路
7-3與白雪公主的告別
7-4與王后的相遇
白雪公主的最後一句魔法之語
後記
作者簡介
[日]大關真之
出生於1982年，2004年本科畢業於東京工業大學理學部的物理學專業。然後分別於2006年、2008年完成同學校研究生院理工學研究科凝聚態物理學專業的碩士和博士課程。
2008.10 東京工業大學產學官合作研究員
2010.05 京都大學研究生院信息學研究科系統科學系助教
2011.04 羅馬大學物理系研究員
現 在 東北大學研究生院信息科學研究科信息基礎科學專攻教授、校長、博士(理學)
東北大學量子退火研究開發中心主任
東京工業大學理學院物理學系教授
Sigma-i Co.,Ltd.董事長
專長是統計力學、量子力學、機器學習。著有多本相關圖書，均取得不錯的銷量。
獲得獎項：
2009.02 手島精一紀念研究獎博士論文獎
2012.03 第6屆日本物理學會青年科學家獎(領域11)
2016.04 日本文部科學大臣表彰青年科學家獎
2016.10 GTC Japan 2016社會創新獎
2018.02 希望IT工程師閱讀!技術書·商業圖書大獎(IT工程師圖書大獎)
2018.02 IT工程師圖書大獎2018評審委員會特別獎(平木敬太)
2018.02 IT工程師圖書大獎2018評審委員會特別獎(乾代田真果)
2019.04 船井學術獎
2019.11 RIEC Award東北大學研究者獎
