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机器学习实战 基于SOPHON平台的机器学习理论与实践＝MACHINE LEARNING IN ACTION PRINCIPLES AND PRACTICE BASED ON THPDF电子书下载

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• 作 者：星环科技人工智能平台团队编着
• 出 版 社：
• 出版年份：2020
• ISBN：
• 页数：0 页

图书介绍： 查看图书目录点击购买PDF全本电子书 上一篇：动物私生活和公共生活场景 续下一篇：根鸟 世界着名插画家插图版 《机器学习实战 基于SOPHON平台的机器学习理论与实践＝MACHINE LEARNING IN ACTION PRINCIPLES AND PRACTICE BASED ON TH》目录 标签：机器 学习 平台 人工智能 编着

第1章 机器学习导论1

1.1 什么是机器学习1

1.1.1 机器学习的背景1

1.1.2 机器学习的定义2

1.1.3 机器学习的任务类型3

1.1.4 构建机器学习应用的步骤5

1.2 开发机器学习工作流的方式7

1.2.1 数据导入7

1.2.2 流程搭建9

第2章 数据预处理与特征工程13

2.1 特征提取13

2.1.1 探索性数据分析14

2.1.2 数值特征18

2.1.3 类别特征22

2.1.4 时间特征24

2.1.5 文本特征24

2.1.6 过滤方法26

2.1.7 封装方法29

2.1.8 嵌入方法30

2.1.9 自动特征工程31

2.2 交互式数据预处理31

2.3 本章小结32

第3章 回归模型35

3.1 回归任务概述35

3.2 回归算法原理36

3.2.1 线性回归36

3.2.2 决策树回归38

3.2.3 生存回归41

3.3 Sophon案例42

3.4 本章小结45

第4章 分类模型47

4.1 分类任务概述47

4.2 分类算法原理48

4.2.1 逻辑回归48

4.2.2 因子分解机51

4.2.3 XGBoost52

4.3 使用Sophon建立分类模型52

4.3.1 场景介绍52

4.3.2 建模过程54

4.3.3 结果分析56

4.4 本章小结61

第5章 模型融合63

5.1 集成学习理论63

5.1.1 集成学习基本概念63

5.1.2 个体学习器63

5.1.3 基学习器集成64

5.1.4 常用的集成学习方法65

5.2 常用融合方法70

5.2.1 平均法70

5.2.2 学习法70

5.3 使用Sophon进行模型融合71

5.3.1 场景与数据集介绍71

5.3.2 建模过程71

5.3.3 结果分析74

5.4 本章小结75

第6章 聚类模型77

6.1 聚类任务概述77

6.2 聚类算法原理78

6.2.1 K-Means78

6.2.2 模糊C均值79

6.2.3 Canopy81

6.2.4 高斯混合83

6.3 聚类模型实例85

6.3.1 场景介绍85

6.3.2 建模过程87

6.3.3 结果分析91

6.4 本章小结91

第7章 图计算93

7.1 背景和问题描述93

7.2 常用算法介绍95

7.2.1 PageRank95

7.2.2 标签传播97

7.2.3 中心性检测98

7.2.4 图嵌入99

7.3 落地案例102

7.3.1 场景介绍102

7.3.2 建模过程103

7.3.3 结果分析107

7.4 本章小结109

第8章 自动机器学习111

8.1 场景介绍111

8.2 自动特征工程113

8.2.1 自动多表特征扩展114

8.2.2 自动特征构建122

8.3 建模过程127

8.4 结果分析129

8.5 真实测试案例135

8.5.1 数据集135

8.5.2 前置设置136

8.5.3 测试结果分析137

8.5.4 Abalone和Airfoil Self-Noise数据集的增强测试138

8.5.5 结论139

8.6 本章小结140

第9章 自然语言处理141

9.1 自然语言处理算法原理141

9.1.1 词向量141

9.1.2 序列标注143

9.1.3 关键词抽取147

9.1.4 文本自动摘要148

9.1.5 文本情感分析152

9.2 使用Sophon建立自然语言处理模型154

9.2.1 场景介绍154

9.2.2 建模流程154

9.2.3 模型评估155

9.3 落地案例156

9.4 本章小结159

第10章 计算机视觉161

10.1 计算机视觉概述161

10.2 计算机视觉算法原理161

10.2.1 图像分类161

10.2.2 目标检测163

10.3 计算机视觉模型示例166

10.3.1 图像预处理166

10.3.2 图像分类算法建模166

10.3.3 目标检测算法建模169

10.4 落地案例171

10.5 本章小结173

附录A 企业级人工智能应用平台Sophon175

参考文献206

相关图书

• 《党员干部理论学习培训教材 理论热点问题党员干部学习辅导》（中国）胡磊 2018
• 《深度学习与飞桨PaddlePaddle Fluid实战》于祥 2019
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• 《智能制造高技能人才培养规划丛书 ABB工业机器人虚拟仿真教程》（中国）工控帮教研组 2019
• 《智能时代的教育智慧》魏忠着 2019
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• 《牛津中国心理学手册 上 认知与学习》（美）迈克尔·哈里斯·邦德主编；赵俊华，张春妹译 2019

作者其它书籍

• 《东方杂志 第110册 第25卷 第一至四号 1928年1月-1928年2月》上海书店出版社编 2012
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• 《花时间 我的第一堂花艺课 插花基础技法篇》（日）花时间编辑部编；陈洁责编；冯莹莹译 2020
• 《中央财政支持提升专业服务产业发展能力项目水利工程专业课程建设成果 设施农业工程技术》赵英编 2018
• 《东方杂志 第94册 第22卷 第四至七号 1925年2月-1925年4月》上海书店出版社编 2012
• 《远去的老调》经典文库编委会编 2019

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摘要：本文以《机器学习实战 基于SOPHON平台的机器学习理论与实践》电子书版文档下载为中心，详细阐述了机器学习在实战中的应用，以及SOPHON平台在机器学习中的重要作用。文章从平台介绍、实战案例、理论分析与实践应用四个方面进行了深入探讨，旨在为读者提供全面、实用的机器学习知识。

1、平台介绍

《机器学习实战 基于SOPHON平台的机器学习理论与实践》电子书详细介绍了SOPHON平台的基本功能、架构和特点。SOPHON平台是一款基于深度学习的开发平台，具有易用性、高效性和可扩展性等特点。通过该平台，用户可以轻松实现机器学习模型的训练、部署和优化。

在平台介绍部分，书中详细阐述了SOPHON平台的安装、配置和使用方法，为读者提供了实际操作指导。此外，还介绍了平台提供的各种工具和资源，如数据预处理、模型训练、模型评估等，使读者能够快速上手并应用于实际项目中。

此外，书中还介绍了SOPHON平台与其他机器学习框架的对比，分析了其优势和适用场景，为读者在选择机器学习平台时提供了参考。

2、实战案例

《机器学习实战 基于SOPHON平台的机器学习理论与实践》电子书通过多个实战案例，展示了机器学习在各个领域的应用。这些案例涵盖了图像识别、自然语言处理、推荐系统等多个领域，具有很高的实用价值。

在实战案例部分，书中详细介绍了案例的背景、数据来源、模型选择、训练过程和结果分析等。通过这些案例，读者可以了解到机器学习在实际应用中的操作方法和技巧。

此外，书中还针对每个案例进行了深入剖析，分析了模型的优势和不足，为读者提供了宝贵的经验教训。

3、理论分析

《机器学习实战 基于SOPHON平台的机器学习理论与实践》电子书对机器学习的基本理论进行了详细阐述，包括监督学习、无监督学习、强化学习等。书中不仅介绍了各种算法的原理，还分析了算法的优缺点和适用场景。

在理论分析部分，书中通过实例讲解了各种算法的实现过程，使读者能够更好地理解算法的原理。此外，还介绍了算法的改进方法和优化技巧，为读者在实际应用中提供了指导。

此外，书中还探讨了机器学习中的常见问题，如过拟合、欠拟合、数据预处理等，为读者提供了解决问题的思路和方法。

4、实践应用

《机器学习实战 基于SOPHON平台的机器学习理论与实践》电子书不仅介绍了机器学习的基本理论和实战案例，还重点讲解了机器学习的实践应用。书中详细介绍了如何将机器学习应用于实际项目中，包括数据收集、预处理、模型选择、训练和部署等环节。

在实践应用部分，书中通过实际项目案例，展示了机器学习在各个领域的应用效果。这些案例涵盖了金融、医疗、教育、交通等多个领域，为读者提供了丰富的实践经验。

此外，书中还介绍了如何评估机器学习模型的性能，以及如何优化模型以提高准确率和效率。

总结：

《机器学习实战 基于SOPHON平台的机器学习理论与实践》电子书全面、系统地介绍了机器学习在实战中的应用，以及SOPHON平台在机器学习中的重要作用。通过本书的学习，读者可以掌握机器学习的基本理论、实战技巧和实践应用，为从事机器学习相关领域的工作打下坚实基础。

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