用ChatGPT輕松玩轉(zhuǎn)機器學習與深度學習
本書主要內(nèi)容包括探索性數(shù)據(jù)分析、有監(jiān)督學習 (線性回歸、SVM、決策樹等)、無監(jiān)督學習 (降維、聚類等), 以及深度學習的基礎原理和應用等。本書旨在為廣大讀者提供一個系統(tǒng)全面、易于理解的機器學習和深度學習入門教程。不需要過多的數(shù)學背景, 只需掌握基本的編程知識即可輕松上手。
（1）利用ChatGPT，輕松理解機器學習和深度學習的概念和技術。
（2）提供實用經(jīng)驗和技巧，更好地掌握機器學習和深度學習的基本原理和方法。
（3）系統(tǒng)全面、易于理解，不需要過多的數(shù)學背景，只需掌握基本的編程知識即可上手。
機器學習和深度學習是當今科技領域中兩個最為火熱的話題，也是未來職業(yè)市場上最具發(fā)展?jié)摿Φ念I域。隨著人工智能技術的不斷發(fā)展和進步，越來越多的企業(yè)和組織開始將機器學習和深度學習應用于各種實際場景中，以提高效率、降低成本、創(chuàng)造更大的價值。
那么，什么是機器學習和深度學習呢？簡單地說，機器學習是一種通過算法自動識別模式并從數(shù)據(jù)中學習的技術，而深度學習則是機器學習的一個分支，它使用神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行訓練和預測。在過去幾年中，機器學習和深度學習得到了非常廣泛的關注和應用，許多公司和組織都開始重視它們的發(fā)展，增加相關的投資和培訓。
為什么要學習機器學習和深度學習呢？一方面，機器學習和深度學習可以用于解決各種實際問題，如圖像和語音識別、自然語言處理、醫(yī)療診斷等，在這些領域中，機器學習和深度學習技術已經(jīng)取得了非常顯著的成果，并且將在未來繼續(xù)發(fā)揮重要作用。另一方面，由于廣泛的應用和不斷擴大的市場需求，機器學習和深度學習變得越來越重要，成為未來職業(yè)發(fā)展的一個重要方向。
然而，隨著機器學習和深度學習技術的不斷發(fā)展和進步，它們的復雜性也在不斷增強。對于初學者來說，學習這兩個領域可能會遇到許多難題和挑戰(zhàn)，如理論知識的缺乏、數(shù)據(jù)處理的困難、算法選擇的不確定性等。此時，ChatGPT可以提供強有力的幫助。ChatGPT是OpenAI公司開發(fā)的一個自然語言處理模型，具有出色的智能問答和文本生成能力，可以根據(jù)用戶提供的問題或關鍵詞，從海量數(shù)據(jù)中快速定位相關信息并給出準確的答案或解釋。
本書適合以下讀者群體。
（1）想要了解機器學習和深度學習基礎理論的初學者。
（2）擁有一定編程經(jīng)驗，但缺乏機器學習和深度學習知識的開發(fā)者。
（3）從事數(shù)據(jù)分析、人工智能相關工作的研究人員。
（4）希望應用機器學習和深度學習技術解決實際問題的工程師和科研人員。
（5）對人工智能和機器學習等新興技術感興趣的人。
衷心感謝您選擇閱讀本書。如果您在學習過程中遇到任何問題或困難，歡迎隨時向我們反饋。我們將致力于為您提供最優(yōu)質(zhì)的學習體驗和服務，幫助您在機器學習和深度學習領域獲得更好的成就。
段小手，曾供職于百度、敦煌網(wǎng)、慧聰網(wǎng)、方正集團等知名IT企業(yè)。有多年的科技項目管理及開發(fā)經(jīng)驗。負責的項目曾獲得“國家發(fā)改委電子商務示范項目”“中關村現(xiàn)代服務業(yè)試點項目”“北京市信息化基礎設施提升專項”“北京市外貿(mào)公共服務平臺”等多項政策支持。著有《深入淺出Python機器學習》《深入淺出Python量化交易實戰(zhàn)》等著作，在與云南省公安廳合作期間，使用機器學習算法有效將某類案件發(fā)案率大幅降低。
第1章 讓ChatGPT告訴我們什么是機器學習
1.1 問問ChatGPT什么是機器學習
1.2 問問ChatGPT機器學習有什么用
1.3 機器學習有什么應用案例
1.4 機器學習系統(tǒng)有哪些類型
1.5 機器學習面臨哪些挑戰(zhàn)
1.6 機器學習模型該如何測試和驗證
1.7 習題15
第2章 讓ChatGPT告訴我們機器學習的基本流程
2.1 讓ChatGPT幫我們找數(shù)據(jù)
2.2 讓ChatGPT幫我們安裝Anaconda
2.3 讓ChatGPT教我們進行探索性數(shù)據(jù)分析
2.4 試試訓練一下模型
2.5 習題
第3章 讓ChatGPT帶我們玩轉(zhuǎn)線性模型
3.1 讓ChatGPT告訴我們什么是線性模型
3.2 線性模型也可以用于分類
3.3 什么是正則化
3.4 習題60
第4章 讓ChatGPT帶我們玩轉(zhuǎn)支持向量機
4.1 讓ChatGPT解釋非線性問題的基本概念
4.2 支持向量機的核函數(shù)
4.3 支持向量機用于回歸任務
4.4 支持向量機的超參數(shù)
4.5 習題
第5章 讓ChatGPT帶我們玩轉(zhuǎn)決策樹
5.1 讓ChatGPT介紹一下決策樹算法
5.2 決策樹算法基礎知識
5.3 決策樹算法的實現(xiàn)
5.4 決策樹算法的不足與改進
5.5 習題
第6章 讓ChatGPT帶我們玩轉(zhuǎn)集成學習
6.1 讓ChatGPT介紹一下集成學習算法
6.2 基本的集成學習算法
6.3 高級的集成學習算法
6.4 習題
第7章 讓ChatGPT帶我們玩轉(zhuǎn)模型優(yōu)化
7.1 讓ChatGPT介紹模型優(yōu)化的基本概念
7.2 讓ChatGPT介紹損失函數(shù)
7.3 讓ChatGPT介紹學習率
7.4 讓ChatGPT介紹模型的超參數(shù)
7.5 習題
第8章 讓ChatGPT帶我們玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)降維
8.1 讓ChatGPT介紹數(shù)據(jù)降維的基本概念
8.2 讓ChatGPT帶我們玩轉(zhuǎn)PCA
8.3 讓ChatGPT帶我們玩轉(zhuǎn)ICA
8.4 讓ChatGPT帶我們玩轉(zhuǎn)t-SNE
8.5 習題
第9章 讓ChatGPT帶我們玩轉(zhuǎn)聚類算法
9.1 讓ChatGPT介紹聚類算法的基本概念
9.2 讓ChatGPT帶我們玩轉(zhuǎn)K-Means
9.3 讓ChatGPT帶我們玩轉(zhuǎn)層次聚類
9.4 讓ChatGPT帶我們玩轉(zhuǎn)密度聚類
9.5 習題
第10章 讓ChatGPT帶我們玩轉(zhuǎn)神經(jīng)網(wǎng)絡
10.1 讓ChatGPT介紹神經(jīng)網(wǎng)絡的基本概念
10.2 神經(jīng)網(wǎng)絡的結(jié)構
10.3 神經(jīng)網(wǎng)絡中的傳播算法
10.4 神經(jīng)網(wǎng)絡的局限性和未來發(fā)展
10.5 習題
第11章 讓ChatGPT帶我們玩轉(zhuǎn)Keras
11.1 讓ChatGPT介紹一下Keras
11.2 用Keras搭建簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡
11.3 模型的訓練參數(shù)
11.4 神經(jīng)網(wǎng)絡的超參數(shù)
11.5 習題
第12章 讓ChatGPT帶我們玩轉(zhuǎn)圖像分類
12.1 讓ChatGPT介紹一下計算機視覺
12.2 讓ChatGPT介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡
12.3 圖像分類任務實戰(zhàn)
12.4 習題
第13章 讓ChatGPT帶我們玩轉(zhuǎn)自然語言處理
13.1 讓ChatGPT介紹一下自然語言處理
13.2 讓ChatGPT帶我們認識RNN與LSTM
13.3 讓ChatGPT帶我們認識文本表示
13.4 來個項目實戰(zhàn)吧
13.5 習題
第14章 讓ChatGPT帶我們玩轉(zhuǎn)遷移學習
14.1 讓ChatGPT介紹一下遷移學習
14.2 讓ChatGPT介紹遷移學習的實現(xiàn)
14.3 讓ChatGPT介紹Transformer架構
14.4 實戰(zhàn)遷移學習
14.5 習題
附錄 ChatGPT使用指南
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