本書從數據集、數據清理開始談起，在介紹機器學習的建模方式後，第2章詳細說明瞭機器學習與深度學習所涉及的矩陣、向量等技術。第3章使用Keras搭建深度學習模型，也介紹了激活函數、損失函數、反向傳播、過擬合或欠擬合等問題。第4章給出了訓練深度學習模型的過程中可能存在的交叉驗證問題。當需要提高模型精度時，可以考慮參考第5章中的L1/L2正則化、丟棄正則化、早停等方式。第6章講解模型評估問題，在太平洋颶風數據集上指出準確率的局限性，從而引出混淆矩陣、ROC曲線、AUC評分等概念。接下來的3章介紹捲積神經網絡、遷移學習、循環神經網絡等問題，這些內容在工業實際項目中占據核心地位，值得大家多寫代碼、多實踐。
Keras 深度學習開發實戰
- 作者： [英] 馬修·穆卡姆（Matthew Moocarme） [英]瑪拉·阿伯杜拉乃德（Mahla Abdolahnejad） [英] 瑞提什·巴格瓦特（Ritesh B
- 出版社： 清華大學
- 出版日期： 2023-05-01
- ISBN碼： 9787302627647
- 編號： 9787302627647
$ 412 元
原價 474
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