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产品经理进阶:100个案例搞懂人工智能 by 林中翘 is a nonfiction available to read on EtoBox.

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作者简介 2 扉页 3 版权信息 4 名家好评 6 前言 9 目录 12 1 机器学习入门 19 1.1 什么是机器学习 19 1.1.1 人类学习VS机器学习 19 1.1.2 机器学习三要素 21 1.2 什么问题适合用机器学习方法解决 24 1.2.1 必备条件 24 1.2.2 机器学习可解决的问题 26 1.3 机器学习的过程 28 1.3.1 机器学习的三个阶段 28 1.3.2 模型的训练及选择 31 1.4 机器学习的类型 33 1.4.1 有监督学习 33 1.4.2 无监督学习 34 1.4.3 半监督学习 35 1.4.4 强化学习 36 1.5 产品经理的经验之谈 37 2 数据的准备工作 40 2.1 数据预处理 40 2.1.1 为什么要做数据预处理 40 2.1.2 数据清洗 43 2.1.3 数据集成 46 2.1.4 数据变换 48 2.1.5 数据归约 49 2.2 特征工程 50 2.2.1 如何进行特征工程 50 2.2.2 特征构建 52 2.2.3 特征提取 53 2.2.4 特征选择 56 2.3 产品经理的经验之谈 60 3 了解你手上的数据 63 3.1 你真的了解数据吗 63 3.1.1 机器学习的数据统计思维 63 3.1.2 数据集 64 3.1.3 数据维度 69 3.1.4 数据类型 70 3.2 让数据更直观的方法 72 3.2.1 直方图 73 3.2.2 散点图 74 3.3 常用的评价模型效果指标 75 3.3.1 混淆矩阵 76 3.3.2 准确率 77 3.3.3 精确率与召回率 78 3.3.4 F值 80 3.3.5 ROC曲线 81 3.3.6 AUC值 87 3.4 产品经理的经验之谈 88 4 趋势预测专家:回归分析 91 4.1 什么是回归分析 91 4.2 线性回归 92 4.2.1 一元线性回归 92 4.2.2 多元线性回归 100 4.3 如何评价回归模型的效果 104 4.4 逻辑回归 107 4.4.1 从线性到非线性 107 4.4.2 引入Sigmoid函数 110 4.5 梯度下降法 115 4.5.1 梯度下降原理 115 4.5.2 梯度下降的特点 117 4.6 产品经理的经验之谈 118 5 最容易理解的分类算法:决策树 121 5.1 生活中的决策树 121 5.2 决策树原理 122 5.3 决策树实现过程 125 5.3.1 ID3算法 126 5.3.2 决策树剪枝 130 5.4 ID3算法的限制与改进 132 5.4.1 ID3算法存在的问题 132 5.4.2 C4.5算法的出现 134 5.4.3 CART算法 142 5.4.4 三种树的对比 144 5.5 决策树的应用 146 5.6 产品经理的经验之谈 148 6 垃圾邮件克星

Who reads 产品经理进阶:100个案例搞懂人工智能?

Author

林中翘

Publisher

电子工业出版社

Published

2019

Language

ZH

Category

nonfiction