用ChatGPT輕松玩轉(zhuǎn)機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)
本書主要內(nèi)容包括探索性數(shù)據(jù)分析、有監(jiān)督學(xué)習(xí) (線性回歸、SVM、決策樹等)、無監(jiān)督學(xué)習(xí) (降維、聚類等), 以及深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)原理和應(yīng)用等。本書旨在為廣大讀者提供一個(gè)系統(tǒng)全面、易于理解的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)入門教程。不需要過多的數(shù)學(xué)背景, 只需掌握基本的編程知識(shí)即可輕松上手。
（1）利用ChatGPT，輕松理解機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的概念和技術(shù)。
（2）提供實(shí)用經(jīng)驗(yàn)和技巧，更好地掌握機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)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(xué)背景，只需掌握基本的編程知識(shí)即可上手。
機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)是當(dāng)今科技領(lǐng)域中兩個(gè)最為火熱的話題，也是未來職業(yè)市場(chǎng)上最具發(fā)展?jié)摿Φ念I(lǐng)域。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展和進(jìn)步，越來越多的企業(yè)和組織開始將機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于各種實(shí)際場(chǎng)景中，以提高效率、降低成本、創(chuàng)造更大的價(jià)值。
那么，什么是機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)呢？簡單地說，機(jī)器學(xué)習(xí)是一種通過算法自動(dòng)識(shí)別模式并從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的技術(shù)，而深度學(xué)習(xí)則是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支，它使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測(cè)。在過去幾年中，機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)得到了非常廣泛的關(guān)注和應(yīng)用，許多公司和組織都開始重視它們的發(fā)展，增加相關(guān)的投資和培訓(xùn)。
為什么要學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)呢？一方面，機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)可以用于解決各種實(shí)際問題，如圖像和語音識(shí)別、自然語言處理、醫(yī)療診斷等，在這些領(lǐng)域中，機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)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(yīng)用和不斷擴(kuò)大的市場(chǎng)需求，機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)變得越來越重要，成為未來職業(yè)發(fā)展的一個(gè)重要方向。
然而，隨著機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展和進(jìn)步，它們的復(fù)雜性也在不斷增強(qiáng)。對(duì)于初學(xué)者來說，學(xué)習(xí)這兩個(gè)領(lǐng)域可能會(huì)遇到許多難題和挑戰(zhàn)，如理論知識(shí)的缺乏、數(shù)據(jù)處理的困難、算法選擇的不確定性等。此時(shí)，ChatGPT可以提供強(qiáng)有力的幫助。ChatGPT是OpenAI公司開發(fā)的一個(gè)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(guān)鍵詞，從海量數(shù)據(jù)中快速定位相關(guān)信息并給出準(zhǔn)確的答案或解釋。
本書適合以下讀者群體。
（1）想要了解機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論的初學(xué)者。
（2）擁有一定編程經(jīng)驗(yàn)，但缺乏機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)知識(shí)的開發(fā)者。
（3）從事數(shù)據(jù)分析、人工智能相關(guān)工作的研究人員。
（4）希望應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)解決實(shí)際問題的工程師和科研人員。
（5）對(duì)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)等新興技術(shù)感興趣的人。
衷心感謝您選擇閱讀本書。如果您在學(xué)習(xí)過程中遇到任何問題或困難，歡迎隨時(shí)向我們反饋。我們將致力于為您提供最優(yōu)質(zhì)的學(xué)習(xí)體驗(yàn)和服務(wù)，幫助您在機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)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(tuán)等知名IT企業(yè)。有多年的科技項(xiàng)目管理及開發(fā)經(jīng)驗(yàn)。負(fù)責(zé)的項(xiàng)目曾獲得“國家發(fā)改委電子商務(wù)示范項(xiàng)目”“中關(guān)村現(xiàn)代服務(wù)業(yè)試點(diǎn)項(xiàng)目”“北京市信息化基礎(chǔ)設(shè)施提升專項(xiàng)”“北京市外貿(mào)公共服務(wù)平臺(tái)”等多項(xiàng)政策支持。著有《深入淺出Python機(jī)器學(xué)習(xí)》《深入淺出Python量化交易實(shí)戰(zhàn)》等著作，在與云南省公安廳合作期間，使用機(jī)器學(xué)習(xí)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(jī)器學(xué)習(xí)
1.1 問問ChatGPT什么是機(jī)器學(xué)習(xí)
1.2 問問ChatGPT機(jī)器學(xué)習(xí)有什么用
1.3 機(jī)器學(xué)習(xí)有什么應(yīng)用案例
1.4 機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)有哪些類型
1.5 機(jī)器學(xué)習(xí)面臨哪些挑戰(zhàn)
1.6 機(jī)器學(xué)習(xí)模型該如何測(cè)試和驗(yàn)證
1.7 習(xí)題15
第2章 讓ChatGPT告訴我們機(jī)器學(xué)習(xí)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(jìn)行探索性數(shù)據(jù)分析
2.4 試試訓(xùn)練一下模型
2.5 習(xí)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(xí)題60
第4章 讓ChatGPT帶我們玩轉(zhuǎn)支持向量機(jī)
4.1 讓ChatGPT解釋非線性問題的基本概念
4.2 支持向量機(jī)的核函數(shù)
4.3 支持向量機(jī)用于回歸任務(wù)
4.4 支持向量機(jī)的超參數(shù)
4.5 習(xí)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(chǔ)知識(shí)
5.3 決策樹算法的實(shí)現(xiàn)
5.4 決策樹算法的不足與改進(jìn)
5.5 習(xí)題
第6章 讓ChatGPT帶我們玩轉(zhuǎn)集成學(xué)習(xí)
6.1 讓ChatGPT介紹一下集成學(xué)習(xí)算法
6.2 基本的集成學(xué)習(xí)算法
6.3 高級(jí)的集成學(xué)習(xí)算法
6.4 習(xí)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(xué)習(xí)率
7.4 讓ChatGPT介紹模型的超參數(shù)
7.5 習(xí)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(xí)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(xí)題
第10章 讓ChatGPT帶我們玩轉(zhuǎn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
10.1 讓ChatGPT介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念
10.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)
10.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的傳播算法
10.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局限性和未來發(fā)展
10.5 習(xí)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(luò)
11.3 模型的訓(xùn)練參數(shù)
11.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超參數(shù)
11.5 習(xí)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(jì)算機(jī)視覺
12.2 讓ChatGPT介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
12.3 圖像分類任務(wù)實(shí)戰(zhàn)
12.4 習(xí)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(rèn)識(shí)RNN與LSTM
13.3 讓ChatGPT帶我們認(rèn)識(shí)文本表示
13.4 來個(gè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)吧
13.5 習(xí)題
第14章 讓ChatGPT帶我們玩轉(zhuǎn)遷移學(xué)習(xí)
14.1 讓ChatGPT介紹一下遷移學(xué)習(xí)
14.2 讓ChatGPT介紹遷移學(xué)習(xí)的實(shí)現(xiàn)
14.3 讓ChatGPT介紹Transformer架構(gòu)
14.4 實(shí)戰(zhàn)遷移學(xué)習(xí)
14.5 習(xí)題
附錄 ChatGPT使用指南
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