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TensorFlow之外的好選擇

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9789863796060
阿布
佳魁資訊
2018年1月08日
180.00  元
HK$ 153
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ISBN:9789863796060
  • 規格:平裝 / 416頁 / 17 x 23 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
  • 出版地:台灣


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      機器學習需要一條脫離過高理論門檻的入門之路。本書繞過理論障礙,打通了一條由淺入深的機器學習之路。豐富的實戰案例講解,介紹如何將機器學習技術運用到股票量化交易、圖片渲染、圖片識別等領域。



      本書包含兩部分:機器學習篇和深度學習篇。



      機器學習篇,主要從零開始,介紹什麼是資料特徵、機器學習模型,如何訓練模型、偵錯模型,以及如何評估模型的成績。透過一些簡單的工作實例,說明在使用模型時如何分析並處理工作資料的特徵,如何組合多個模型共同完成工作,並嘗試將機器學習技術運用到股票交易中,重複熟悉這些技術的同時,感受機器學習技術在落實到專業領域時常犯的錯誤。



      深度學習篇,則主要介紹一些很基礎的深度學習模型,如DNN、CNN 等,簡單涵蓋一些RNN 的概念描述。我們更關注模型的直觀原理和背後的生物學設計理念,希望讀者能夠帶著這些了解,直接上手應用深度學習架構。



      本書適合有Python程式設計能力的讀者。如果讀者有簡單的數學基礎,了解機率、矩陣則更佳。使用過Numpy、pandas 等資料處理工具的讀者讀起來也會更輕鬆,但這些都不是必需的。



      本書所附程式可在www.topteam.cc 佳魁官網下載

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    前言



    第一篇 機器學習篇

    第1章 初識機器學習

    1.1 機器學習——指定機器「學習」的靈魂

    1.2 KNN——相似的鄰居請投票

    1.3 邏輯分類I:線性分類模型

    1.4 邏輯分類II:線性分類模型

    第2章 機器學習進階

    2.1 特徵工程

    2.2 偵錯模型

    2.3 分類模型評估指標

    2.4 回歸模型

    2.5 決策樹模型

    2.6 模型融合

    第3章 實戰:股票量化

    3.1 第一步:建置童話世界

    3.2 第二步:應用機器學習

    3.3 第三步:在真實世界應用機器學習



    第二篇 深度學習篇

    第4章 深度學習:背景和工具

    4.1 背景

    4.2 深度學習架構簡介

    4.3 深度學習架構快速上手

    4.4 Caffe 實現邏輯分類模型

    第5章 深層學習模型

    5.1 解密生物智慧

    5.2 DNN神經網路模型

    5.3 神經元的深層網路結構

    5.4 典型的DNN 深層網路模型:MLP

    5.5 Caffe 實現MLP

    第6章 學習空間特徵

    6.1 前置處理空間資料

    6.2 描述圖片的空間特徵:特徵圖

    6.3 CNN 模型I:旋積神經網路原理

    6.4 CNN 模型II:圖片識別

    6.5 CNN 的實現模型

    6.6 微訓練模型(Fine-Tuning)

    第7章 Caffe 實例:狗狗品種辨別

    7.1 準備圖片資料

    7.2 訓練模型

    7.3 使用產生的模型進行分類

    第8章 漫談時間序列模型

    8.1 Embedding

    8.2 輸出序列的模型

    8.3 深度學習:原理篇歸納

    第9章 用深度學習做個藝術畫家:模仿實現prisma

    9.1 機器學習初探藝術作畫

    9.2 實現秒級藝術作畫



    附錄A 機器學習環境部署

    附錄B 深度學習環境部署

    附錄C 隨書程式執行環境部署

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    前言



      越來越多的人期待能擠進機器學習這一領域,這些人常常有一些程式設計和自學能力,但數學等基礎理論能力不足。對於這些人群,從頭開始學習機率統計等基礎學科是痛苦的,如果直接上手使用機器學習工具常常又感到了解不足,缺少點什麼。本書就是針對這一人群,避過數學推導等複雜的理論推衍,介紹模型背後的一些簡單直觀的了解,以及如何上手使用。



      本書希望能夠獲得這些人的喜愛。



      全書包含兩部分:機器學習篇和深度學習篇。



      機器學習篇(1 ? 3章)主要從零開始,介紹什麼是資料特徵、機器學習模型,如何訓練模型、偵錯模型,以及如何評估模型的成績。透過一些簡單的工作實例,說明在使用模型時如何分析並處理工作資料的特徵,如何組合多個模型共同完成工作,並在第3章初步嘗試將機器學習技術運用到股票交易中,重複熟悉這些技術的同時,感受機器學習技術在落實到專業領域時常犯的錯誤。



      深度學習篇(4 ? 9章)主要介紹一些很基礎的深度學習模型,如DNN、CNN等,簡單涵蓋一些RNN的概念描述。我們更關注模型的直觀原理和背後的生物學設計理念,希望讀者能夠帶著這些了解,直接上手應用深度學習架構。



      說一點關於閱讀本書的建議。本書在撰寫時不關注模型技術的數學推導及嚴謹表述,轉而關注其背後的直觀原理了解。建議讀者以互動執行程式的方式學習,所有範例使用IPython Notebook撰寫。讀者可在Git找到對應章節的內容,一步步執行書中說明的基礎知識,直觀感受每一步的執行效果。本書官網所附程式在www.topteam.cc下載,為繁體中文版,作者簡體中文程式下載網址則為:github.com/bbfamily/abu。簡體中文程式會不時更新,讀者們可以隨時去github查看。



      本書適合有Python程式設計能力的讀者。如果讀者有簡單的數學基礎,了解機率、矩陣則更佳。使用過Numpy、pandas等資料處理工具的讀者讀起來也會更輕鬆,但這些都不是必需的。如果讀者缺乏Python程式設計能力,或希望進一步獲得Numpy、pandas等工具使用相關的知識,可以關注公眾號:abu_quant,獲得一些技術資料及文章。



      感謝出版社提供機會讓我們撰寫本書,感謝編輯不辭辛苦地和我溝通排版等細節問題。



      本書的完成同樣需要感謝我的幾位朋友:吳汶(老虎美股)、劉兆丹(百度金融),感謝你們在本書撰寫作過程中提供的有力支援。感謝本書的試讀人員:蔡志威、李寅龍。

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