Python神经网络项目实战

Python神经网络项目实战读书笔记模板01思维导图目录分析读书笔记内容摘要作者介绍精彩摘录目录0305020406思维导图项目实战项目问题神经网络模型图像数据神经网络小结技术需求习题问题机器网络分析深度代码本书关键字分析思维导图内容摘要内容摘要本书主要讲述了神经络的重要概念和技术，并展示了如何使用Python来解决日常生活中常见的神经络问题。本书包含了6个神经络相关的项目，分别是糖尿病预测、出租车费用预测、图像分类、图像降噪、情感分析和人脸识别，这6个项目均是从头开始实现，且使用了不同的神经络。在每个项目中，本书首先会提出问题，然后介绍解决该问题需要用到的神经络架构，并给出选择该神经络模型的原因，最后会使用Python语言从头实现该模型。此外，本书还介绍了机器学习和神经络的基础知识，以及人工智能未来的发展。目录分析本书的目标读者如何最大限度地利用本书本书内容审校者简介下载本书的彩图下载示例代码审校者简介1.1什么是机器学习1.2在你的计算机上配置机器学习环境1.3神经络1.4pandas——强大的Python数据分析工具第1章机器学习和神经络导论1.5TensorFlow和Keras——开源深度学习库1.7小结1.6其他Python函数库第1章机器学习和神经络导论2.1技术需求2.3医疗中的人工智能2.2糖尿病——理解问题第2章基于多层感知器预测糖尿病2.4糖尿病数据集2.5探索性数据分析2.6数据预处理2.7MLP2.8使用Keras构建模型2.9结果分析010302040506第2章基于多层感知器预测糖尿病2.11问题2.10小结第2章基于多层感知器预测糖尿病3.1技术需求3.2预测纽约市出租车打车费用3.3纽约市出租车打车费用数据集3.4探索性数据分析3.5数据预处理12345第3章基于深度前馈络预测出租车费用3.6特征工程3.7特征缩放3.8深度前馈络3.9使用Keras构建模型3.10结果分析3.11综合应用010302040506第3章基于深度前馈络预测出租车费用3.13习题3.12小结第3章基于深度前馈络预测出租车费用4.1技术需求4.2计算机视觉和目标识别4.3目标识别的问题类型4.4数字图像作为神经络输入4.5卷积神经络的基础结构12345第4章是猫还是狗——使用卷积神经络进行图像分类4.6卷积神经络基本结构4.7现代卷积神经络回顾4.8猫狗数据集4.9在Keras中处理图像数据第4章是猫还是狗——使用卷积神经络进行图像分类4.10图像增强4.11建模4.12结果分析4.13小结4.14习题12345第4章是猫还是狗——使用卷积神经络进行图像分类5.1技术需求5.2自动编码器的概念5.3隐式表示5.4用于数据压缩的自动编码器5.5MNIST手写数字数据集12345第5章使用自动编码器进行图像降噪5.6构建简单的自动编码器5.7用于降噪的自动编码器5.8基于自动编码器的文件去噪5.9小结5.10习题12345第5章使用自动编码器进行图像降噪6.1技术需求6.2机器学习中的顺序问题6.3自然语言处理和情感分析6.4RNN6.5LSTM络12345第6章使用长短期记忆络进行情感分析6.6IMDb影评数据集6.7用向量表示词语6.8模型结构6.9在Keras中创建模型6.10结果分析12345第6章使用长短期记忆络进行情感分析6.11代码整合6.13习题6.12小结第6章使用长短期记忆络进行情感分析7.1技术需求7.2人脸识别系统7.3分解人脸识别问题7.4人脸识别系统需求7.5一次学习12345第7章基于神经络实现人脸识别系统7.6孪生神经络7.8人脸数据集7.7对比损失函数第7章基于神经络实现人脸识别系统7.9在Keras中创建孪生神经络7.10在Keras中训练模型7.11结果分析7.12重构代码7.13创建一个实时人脸识别程序12345第7章基于神经络实现人脸识别系统7.15习题7.14小结第7章基于神经络实现人脸识别系统8.1项目总结8.2神经络的最新进展8.3神经络的局限性8.4人工智能和机器学习的未来8.5持续获取机器学习的相关信息12345第8章未来是什么样的8.7总结8.6推荐的机器学习数据集第8章未来是什么样的作者介绍同名作者介绍这是《Python神经网络项目实战》的读书笔记模板，暂无该书作者的介绍。