用ChatGPT輕鬆玩轉機器學習與深度學習

段小手
曾供職於百度、敦煌網、慧聰網、方正集團等知名IT企業。
有多年的科技項目管理及開發經驗。
負責的項目曾獲得“國家發改委電子商務示範項目”“中關村現代服務業試點項目”
“北京市信息化基礎設施提升專項”“北京市外貿公共服務平台”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》等著作，
在與雲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案率大幅降低。

目錄
第1章讓ChatGPT告訴我們什麼是機器學習
1.1 問問ChatGPT什麼是機器學習
1.2 問問ChatGPT機器學習有什麼用
1.3 機器學習有什麼應用案例
1.4 機器學習系統有哪些類型
1.5 機器學習面臨哪些挑戰
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幫我們找數據
2.2 讓ChatGPT幫我們安裝Anaconda
2.3 讓ChatGPT教我們進行探索性數據分析
2.4 試試訓練一下模型
2.5 習題
第3章讓ChatGPT帶我們玩轉線性模型
3.1 讓ChatGPT告訴我們什麼是線性模型
3.2 線性模型也可以用於分類
3.3 什麼是正則化
3.4 習題60
第4章讓ChatGPT帶我們玩轉支持向量機
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
4.3 支持向量機用於回歸任務
4.4 支持向量機的超參數
4.5 習題
第5章讓ChatGPT帶我們玩轉決策樹
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
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帶我們玩轉模型優化
7.1 讓ChatGPT介紹模型優化的基本概念
7.2 讓ChatGPT介紹損失函數
7.3 讓ChatGPT介紹學習率
7.4 讓ChatGPT介紹模型的超參數
7.5 習題
第8章讓ChatGPT帶我們玩轉數據降維
8.1 讓ChatGPT介紹數據降維的基本概念
8.2讓ChatGPT帶我們玩轉PCA
8.3 讓ChatGPT帶我們玩轉ICA
8.4 讓ChatGPT帶我們玩轉t-SNE
8.5 習題
第9章讓ChatGPT帶我們玩轉聚類算法
9.1 讓ChatGPT介紹聚類算法的基本概念
9.2讓ChatGPT帶我們玩轉K-Means
9.3 讓ChatGPT帶我們玩轉層次聚類
9.4 讓ChatGPT帶我們玩轉密度聚類
9.5 習題
第10章讓ChatGPT帶我們玩轉神經網絡
10.1 讓ChatGPT介紹神經網絡的基本概念
10.2 神經網絡的結構
10.3 神經網絡中的傳播算法
10.4 神經網絡的局限性和未來發展
10.5 習題
第11章讓ChatGPT帶我們玩轉Keras
11.1 讓ChatGPT介紹一下Keras
11.2 用Keras搭建簡單的神經網絡
11.3 模型的訓練參數
11.4 神經網絡的超參數
11.5 習題
第12章讓ChatGPT帶我們玩轉圖像分類
12.1 讓ChatGPT介紹一下計算機視覺
12.2 讓ChatGPT介紹卷積神經網絡
12.3 圖像分類任務實戰
12.4 習題
第13章讓ChatGPT帶我們玩轉自然語言處理
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 來個項目實戰吧
13.5 習題
第14章讓ChatGPT帶我們玩轉遷移學習
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
14.3 讓ChatGPT介紹Transformer架構
14.4 實戰遷移學習
14.5 習題
附錄ChatGPT使用指南