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第1章 讓ChatGPT告訴我們什么是機(jī)器學(xué)習(xí)

1.1 問(wèn)問(wèn)ChatGPT什么是機(jī)器學(xué)習(xí)

1.2 問(wèn)問(wèn)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(wèn)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(shù)

5.1 讓ChatGPT介紹一下決策樹(shù)算法

5.2 決策樹(shù)算法基礎(chǔ)知識(shí)

5.3 決策樹(shù)算法的實(shí)現(xiàn)

5.4 決策樹(shù)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(lái)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(jiǎn)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(jué)

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(yǔ)言處理

13.1 讓ChatGPT介紹一下自然語(yǔ)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(lái)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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前言/序言

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(lái)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(lái)越多的企業(yè)和組織開(kāi)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(jiǎn)單地說(shuō)，機(jī)器學(xué)習(xí)是一種通過(guò)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(guò)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(kāi)始重視它們的發(fā)展，增加相關(guān)的投資和培訓(xùn)。