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部结构、期望formula_，以及GAN的专业课程训练系统设计。接着通过PyTorch摆设一个比较有趣的GAN。最终通过用作FashionMNIST资料集构建GAN比较广泛应用的应用领域——GAN的图像转既有。

三集分成拓展篇，仅限于第13~15章。

第13章为基于搜狗飞桨的该线道该线探测，首先关的了搜狗飞桨深达修习的平台和AI Studio的平台，然后关的了如何在AI Studio的平台构建这两项，最终以该线道该线探测执行为应用领域犯罪行为。

第14章为基于旷视十段MegEngine的期望探测，首先关的了旷视十段MegEngine的平台，仅限于整体架构和的平台特点，然后关的了MegEngine的平台用作原理，最终以MSCOCO期望探测执行为应用领域犯罪行为，关的基于MegEngine的平台的框架协作、专业课程训练与试验的步骤。

第15章为资料挖掘大赛的平台倡导，关的了国外两项主流大赛——Kaggle大赛和天池大资料大赛，并关的了两项赛事中的经典之作赛题。

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目录

第一部分坚实篇

第1章资料挖掘坚实

1.1资料挖掘说明了

1.1.1资料挖掘执行

1.1.2重要概念

1.1.3性能加权评量

1.2编译器与生态

1.2.1Python关的

1.2.2Python生态系统设计与配置

1.2.3Python资料挖掘编程库

1.2.4PyTorch框架

第2章资料实例

2.1资料除去

2.1.1缺失倍数处理

2.1.2离群倍数探测

2.2资料转化

2.2.1数字既有

2.2.2给定既有

2.2.3正规既有

2.2.4数倍数转化

2.3资料压缩

2.3.1降维

2.3.2实例选择和采样

2.4应用领域犯罪行为： 基于PCA的资料降维

2.4.1资料集

2.4.2PCA降维

2.4.3犯罪行为结果及深入研究

第3章有趣归入启发式

3.1朴素贝叶斯归入启发式

3.2KNN归入启发式

3.2.1KNN启发式构建原理

3.2.2KNN启发式构建解决办法

3.2.3KNN启发式譬如说

3.3应用领域犯罪行为：KNN归入

3.3.1资料集

3.3.2协作KNN归入器

3.3.3犯罪行为结果及深入研究

第4章管理者树

4.1管理者树框架

4.2各有不同之处选择

4.2.1各有不同之处和资料划定

4.2.2划定标准

4.3管理者树转既有启发式

4.3.1ID3管理者树转既有启发式

4.3.2C4.5管理者树转既有启发式

4.4CART启发式

4.4.1管理者树的剪枝

4.4.2CART转既有启发式

4.4.3CART剪枝启发式

4.5应用领域犯罪行为： 基于管理者树的亦不例外图像归入

4.5.1资料集

4.5.2协作管理者树

4.5.3犯罪行为结果及深入研究

第5章反对矩阵空

5.1反对矩阵空的基础理论

5.1.1该二阶可分

5.1.2最大间距关键问题

5.1.3反对矩阵

5.2都用连锁反应formula_

5.2.1该二阶连锁反应formula_

5.2.2高斯连锁反应formula_

5.2.3等价连锁反应formula_

5.3应用领域犯罪行为： 基于SVM的也就是说资料集划定

5.3.1资料集及资料实例

5.3.2协作SVM归入器

5.3.3犯罪行为结果及深入研究

第6章重生深入研究

6.1该二阶重生

6.1.1有趣该二阶重生

6.1.2多元该二阶重生

6.2等价重生

6.3给定既有重生

6.3.1岭重生

6.3.2最小绝对松弛与选择闭包

6.3.3刚性网络

6.4随空荒野重生

6.5重生框架的性能加权评量

6.6重生框架的构建

6.6.1该二阶重生构建

6.6.2等价重生构建

6.6.3给定既有重生构建

6.6.4随空荒野重生构建

6.7应用领域犯罪行为： 基于随空荒野的房价计算

6.7.1资料集

6.7.2资料实例

6.7.3随空荒野重生框架构建

6.7.4犯罪行为结果及深入研究

第7章聚类深入研究

7.1聚类说明了

7.1.1性能加权度量

7.1.2距离计算

7.2Kmeans启发式

7.3层次聚类

7.4密度聚类

7.4.1DBSCAN之外概念

7.4.2DBSCAN启发式系统设计

7.5应用领域犯罪行为

7.5.1Kmeans应用领域犯罪行为

7.5.2层次聚类应用领域犯罪行为

7.5.3DBSCAN应用领域犯罪行为

第8章专家系统与多层感知空

8.1神经元框架

8.2感知空原理及内部结构

8.2.1单层感知空

8.2.2多层感知空

8.2.3反向传播启发式

8.3.1资料集及资料实例

8.3.2三层感知空协作

8.3.3犯罪行为结果及深入研究

三部分总合篇

9.1CNN的前提组成

9.1.1微分浮点前提步骤

9.1.2多通道微分

9.1.3池既有

9.2CNN框架关的

9.3基于PyTorch协作CNN

9.4.1资料集

9.4.2资料实例

9.4.3摆设微分专家系统

9.4.4犯罪行为结果及深入研究

第10章基于RNN的序列资料归入

10.1为中心序列资料的资料挖掘

10.1.1RNN之外着重知识

10.1.2序列资料

10.1.3序列资料与建模

10.2RNN的都用网络内部结构

10.2.1前提内部结构

10.2.2有趣可逆网络框架

10.2.3门控启发式框架

10.3基于PyTorch协作LSTM

10.4应用领域犯罪行为： 基于LSTM的重构归入

10.4.1资料准备

10.4.2框架协作和构建

10.4.3专业课程训练框架

10.4.4试验框架

第11章基于GNN的重构归入

11.1GNN坚实

11.1.1GNN框架关的

11.1.2GCN框架关的

11.2GCN协作

11.2.1文档层次内部结构

11.2.2文档构建

11.3应用领域犯罪行为： 基于GCN的重构归入

11.3.1TextGCN关的

11.3.2基于TextGCN的重构归入

11.3.3犯罪行为结果及深入研究

第12章基于GAN的图像转既有

12.1GAN说明了

12.1.1自编码器

12.1.2转既有框架

12.1.3GAN基础理论

12.1.4GAN框架内部结构

12.1.5GAN的两种期望formula_

12.1.6GAN的专业课程训练

12.2基于PyTorch协作GAN

12.2.1网络内部结构

12.2.2基于PyTorch构建GAN框架

12.3应用领域犯罪行为： 基于GAN的图像转既有

12.3.1FashionMNIST资料集

12.3.2资料实例

12.3.3摆设GAN框架

12.3.4犯罪行为结果及深入研究

三集分拓展篇

第13章基于搜狗飞桨的该线道该线探测

13.1搜狗飞桨的平台关的

13.2搜狗AI Studio的平台关的

13.3用作AI Studio的平台构建第一个这两项

13.4应用领域犯罪行为： 该线道该线探测

13.4.1该线道该线探测资料集

13.4.2口碑加权

13.4.3资料实例

13.4.4框架协作

13.4.5专业课程训练和计算

第14章基于旷视十段MegEngine的期望探测

14.1旷视十段MegEngine的平台关的

14.1.1MegEngine整体架构

14.1.2旷视十段的平台特点

14.2MegEngine的平台用作原理

14.2.1申领

14.2.2构建这两项

14.3应用领域犯罪行为： 基于MegEngine的期望探测

14.3.1MSCOCO资料集

14.3.2期望探测评量加权

14.3.3框架专业课程训练与试验

第15章资料挖掘大赛的平台倡导

15.1主流大赛的平台

15.1.1Kaggle大赛

15.1.2天池大资料大赛

15.2Kaggle大赛倡导

15.2.1应用领域犯罪行为1： 泰坦尼克之灾

15.2.3应用领域犯罪行为3：Home Depot的产品之外性计算

15.3天池大资料大赛倡导

15.3.2应用领域犯罪行为2：NLP新闻重构归入

15.3.3应用领域犯罪行为3： 贷款利息计算

以下内容

本书特色

(1) 以关键问题为开放性，对坚实理论与启发式演练进行详述问答。

(2) 新武器犯罪行为丰富，涵盖15个非常简单这两项犯罪行为。

(3) 文档详尽，避开对 API 的形式关的，无视多次重复文档。

(4) 语言简明易懂，由浅入深带领观看者该协会 Python 以及资料挖掘常见启发式。

(5) 各启发式相对独立，高等数学原理相对容易了解。

配套教育资源

为便于教学，本书系统设计源文档、资料集、教学课件和课本，在“书圈”社会公众号仍要书号可下载。

观看者某类

本书主要为中心广大从事资料深入研究、资料挖掘、资料挖掘或深达修习的专业课程人员，从事高等教育的专任教师，高等学校的在读的学生，在互联网、IT之外领域从事资料挖掘、资料挖掘、计算空科学视觉、自然语言处理和人工智能之外执行的研发人员。

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