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Python神经网络项目实战
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2025-03-25 07:31:47
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  • 封面
  • 内容提要
  • 作者简介
  • 审校者简介
  • 前言
  • 资源与支持
  • 第1章 机器学习和神经网络导论
  • 1.1 什么是机器学习
  • 1.2 在你的计算机上配置机器学习环境
  • 1.3 神经网络
  • 1.4 pandas——强大的Python数据分析工具
  • 1.5 TensorFlow和Keras——开源深度学习库
  • 1.6 其他Python函数库
  • 1.7 小结
  • 第2章 基于多层感知器预测糖尿病
  • 2.1 技术需求
  • 2.2 糖尿病——理解问题
  • 2.3 医疗中的人工智能
  • 2.4 糖尿病数据集
  • 2.5 探索性数据分析
  • 2.6 数据预处理
  • 2.7 MLP
  • 2.8 使用Keras构建模型
  • 2.9 结果分析
  • 2.10 小结
  • 2.11 问题
  • 第3章 基于深度前馈网络预测出租车费用
  • 3.1 技术需求
  • 3.2 预测纽约市出租车打车费用
  • 3.3 纽约市出租车打车费用数据集
  • 3.4 探索性数据分析
  • 3.5 数据预处理
  • 3.6 特征工程
  • 3.7 特征缩放
  • 3.8 深度前馈网络
  • 3.9 使用Keras构建模型
  • 3.10 结果分析
  • 3.11 综合应用
  • 3.12 小结
  • 3.13 习题
  • 第4章 是猫还是狗——使用卷积神经网络进行图像分类
  • 4.1 技术需求
  • 4.2 计算机视觉和目标识别
  • 4.3 目标识别的问题类型
  • 4.4 数字图像作为神经网络输入
  • 4.5 卷积神经网络的基础结构
  • 4.6 卷积神经网络基本结构
  • 4.7 现代卷积神经网络回顾
  • 4.8 猫狗数据集
  • 4.9 在Keras中处理图像数据
  • 4.10 图像增强
  • 4.11 建模
  • 4.12 结果分析
  • 4.13 小结
  • 4.14 习题
  • 第5章 使用自动编码器进行图像降噪
  • 5.1 技术需求
  • 5.2 自动编码器的概念
  • 5.3 隐式表示
  • 5.4 用于数据压缩的自动编码器
  • 5.5 MNIST手写数字数据集
  • 5.6 构建简单的自动编码器
  • 5.7 用于降噪的自动编码器
  • 5.8 基于自动编码器的文件去噪
  • 5.9 小结
  • 5.10 习题
  • 第6章 使用长短期记忆网络进行情感分析
  • 6.1 技术需求
  • 6.2 机器学习中的顺序问题
  • 6.3 自然语言处理和情感分析
  • 6.4 RNN
  • 6.5 LSTM网络
  • 6.6 IMDb影评数据集
  • 6.7 用向量表示词语
  • 6.8 模型结构
  • 6.9 在Keras中创建模型
  • 6.10 结果分析
  • 6.11 代码整合
  • 6.12 小结
  • 6.13 习题
  • 第7章 基于神经网络实现人脸识别系统
  • 7.1 技术需求
  • 7.2 人脸识别系统
  • 7.3 分解人脸识别问题
  • 7.4 人脸识别系统需求
  • 7.5 一次学习
  • 7.6 孪生神经网络
  • 7.7 对比损失函数
  • 7.8 人脸数据集
  • 7.9 在Keras中创建孪生神经网络
  • 7.10 在Keras中训练模型
  • 7.11 结果分析
  • 7.12 重构代码
  • 7.13 创建一个实时人脸识别程序
  • 7.14 小结
  • 7.15 习题
  • 第8章 未来是什么样的
  • 8.1 项目总结
  • 8.2 神经网络的最新进展
  • 8.3 神经网络的局限性
  • 8.4 人工智能和机器学习的未来
  • 8.5 持续获取机器学习的相关信息
  • 8.6 推荐的机器学习数据集
  • 8.7 总结
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