《企业级AI技术内幕 深度学习框架开发 机器学习案例实战 Al》读书笔记思维导图PPT模板下载

《企业级AI技术内幕深度学习框架开发机器学习案例实战Al》最新版读书笔记，下载可以直接修改思维导图PPT模板人工智能框架数据应用案例第章神经网络算法机器函数性能场景损失盘古计算分析解析测试线性本书关键字分析思维导图01内容简介机器学习案例实战篇盘古人工智能框架开发专题篇分布式内存管理Alluxio解密篇目录030204内容摘要《企业级AI技术内幕：深度学习框架开发+机器学习案例实战+Alluxio解密》分为盘古人工智能框架开发专题篇、机器学习案例实战篇、分布式内存管理Alluxio解密篇，分别对人工智能开发框架、机器学习案例及Alluxio系统进行透彻解析。盘古人工智能框架开发专题篇，通过代码讲解多层次神经网络、前向传播算法、反向传播算法、损失度计算及可视化、自适应学习和特征归一化等内容。机器学习案例实战篇，选取机器学习中最具代表性的经典案例，透彻讲解机器学习数据预处理、简单线性回归、多元线性回归、多项式回归、支持向量回归、决策树回归、随机森林回归等回归算法，逻辑回归、k近邻算法、支持向量机、朴素贝叶斯、决策树分类、随机森林分类等分类算法、ｋ均值聚类、层次聚类等聚类算法，以及关联分析算法，并对回归模型、分类模型进行性能评估。分布式内存管理Alluxio解密篇，详细讲解Alluxio架构、部署、底层存储及计算应用、基本用法、运行维护等内容。内容简介盘古人工智能框架开发专题篇第1章导论：为什么人工智能是必然的未来第2章盘古人工智能框架多层次神经网络的...第3章盘古人工智能框架的前向传播功能第4章盘古人工智能框架的反向传播功能第5章盘古人工智能框架的损失度计算及其...第6章通过特征归一化和自适应学习优化盘...010302040506盘古人工智能框架开发专题篇第7章盘古人工智能框架实现方法大总结第8章使用矩阵的方式编写人工智能框架第9章使用四种性能优化矩阵编写人工智能...第10章人工智能及感知元解密第11章神经网络结构及Sigmoid函...第12章用神经网络识别手写数字010302040506盘古人工智能框架开发专题篇第13章人工智能框架编写中关于损失度及...第14章MNIST数字识别第15章从矩阵视角剖析神经网络的运行过...第16章Spark+PyTorch开发...盘古人工智能框架开发专题篇1.1为什么一定需要人工智能1.2人工智能为何如此强大1.3学习人工智能的正道1.4人工智能、机器学习、深度学习三者...第1章导论：为什么人工智能是必然的未来1.5人工智能的十大经典应用场景1.7本书开发环境的安装1.6人工智能在海量数据处理中不可替代...第1章导论：为什么人工智能是必然的未来2.1盘古人工智能框架2.2实现神经网络的节点结构2.3实现神经网络层之间节点的连接2.4如何初始化神经网络的权重2.5实现多个隐藏层12345第2章盘古人工智能框架多层次神经网络的...3.1前向传播功能3.2在每个节点上增加数据的输入和计算...3.3实现前向传播算法3.4使用Sigmoid函数作为激活函...3.5测试前向传播算法并分析计算结果12345第3章盘古人工智能框架的前向传播功能4.1深度学习是如何学习的4.3反向传播算法测试及分析计算结果4.2实现反向传播算法第4章盘古人工智能框架的反向传播功能5.1关于损失度的思考——所有人工智能...5.3损失度可视化运行结果5.2编码实现损失度并进行测试第5章盘古人工智能框架的损失度计算及其...6.1盘古人工智能框架性能测试及问题剖...6.3使用自适应学习进行性能优化6.2使用特征归一化进行性能优化第6章通过特征归一化和自适应学习优化盘...7.1盘古人工智能框架性能测试7.2神经网络实现及和TensorFl...7.3前向传播算法实现及其和Tenso...7.4反向传播算法实现及与Tensor...7.5损失度计算实现与TensorFl...7.6人工智能盘古框架源代码010302040506第7章盘古人工智能框架实现方法大总结8.1使用矩阵编写人工智能框架8.3对使用矩阵方式编写的人工智能框架...8.2测试及分析计算结果第8章使用矩阵的方式编写人工智能框架9.1梯度下降陷阱9.3人工智能框架的改进优化9.2增加和调整alpha参数第9章使用四种性能优化矩阵编写人工智能...10.1人工智能是什么，怎么做，前景为...10.2计算机视觉面临的困境及突破10.3感知器解密10.4计算机图像识别第10章人工智能及感知元解密11.1神经网络实现与非门11.2神经网络为什么能够完成各类计算11.3神经网络的结构解密11.4Sigmoid函数背后的设计和...11.5Sigmoid函数的弱点及改进12345第11章神经网络结构及Sigmoid函...12.1神经网络识别手写数字的原理12.2为何识别数字的三层神经网络输出...12.3MINST数据集图片库解析12.4使用PyTorch框架编码实现...第12章用神经网络识别手写数字13.1损失函数的本质剖析13.2梯度下降的本质13.3随机梯度下降法的设计和实现13.4通过一个简单示例理解梯度下降第13章人工智能框架编写中关于损失度及...14.1MNIST数据的加载14.2神经网络的初始化14.3前向传播和反向传播函数14.4小批量随机梯度下降14.5损失函数及评估函数14.6超参数调优010302040506第14章MNIST数字识别15.1点积和外积的本质15.2从矩阵的视角剖析神经网络的计算...15.3神经网络中的损失函数15.4人工智能框架神经网络四个核心数...第15章从矩阵视角剖析神经网络的运行过...16.2Spark+Alluxio+P...16.1PyTorch深度学习框架案例第16章Spark+PyTorch开发...机器学习案例实战篇第17章机器学习数据的预处理第18章简单线性回归第19章多元线性回归第20章多项式回归第21章支持向量回归第22章决策树回归010302040506机器学习案例实战篇第23章随机森林回归第24章对于回归模型的性能进行评估第25章逻辑回归第26章k近邻算法第27章支持向量机第28章支持向量机内核010302040506机器学习案例实战篇第29章朴素贝叶斯算法第30章决策树分类第31章随机森林分类第32章对分类进行性能评估第33章k均值聚类第34章层次聚类010302040506机器学习案例实战篇17.1预处理机器学习使用的数据的原因17.2数据的获取及分析17.3使用第三方库（NumPy、Pa...17.4导入数据17.5采用面向对象模块化的方式预处理...17.6实际生产环境中如何处理数据缺失...010302040506第17章机器学习数据的预处理17.7分类数据处理17.9特征缩放的意义及具体方法17.8把数据分为训练集和测试集第17章机器学习数据的预处理18.1简单线性回归简介18.2案例的应用场景解析18.3对案例使用的数据进行分析及预处...18.4简单线性回归案例实战第18章简单线性回归19.1多元线性回归简介19.2多元线性回归模型案例的应用场景...19.3对案例使用的数据进行分析及预处...19.4多元线性回归案例实战19.5通过反向消元法找到风险投资机构...12345第19章多元线性回归20.1多项式回归简介20.2案例的应用场景解析20.3对案例使用的数据进行分析及预处...20.4多项式回归案例实战第20章多项式回归21.1支持向量回归简介21.3支持向量回归案例实战21.2案例的应用场景解析及数据的预处...第21章支持向量回归22.1决策树回归简介22.3决策树回归案例实战22.2案例的应用场景解析及数据的预处...第22章决策树回归23.1随机森林回归简介23.3随机森林回归案例实战23.2案例的应用场景解析及数据的预处...第23章随机森林回归24.1理解拟合度24.2理解改进的拟合度24.3对回归模型的性能进行评估24.4剖析线性回归模型的决定系数第24章对于回归模型的性能进行评估25.1逻辑回归简介25.3逻辑回归案例实战25.2案例的应用场景解析及数据的预处...第25章逻辑回归26.1k近邻算法简介26.3k近邻算法案例实战26.2案例的应用场景解析及数据的预处...第26章k近邻算法27.1支持向量机简介27.3支持向量机案例实战27.2案例的应用场景解析及数据的预处...第27章支持向量机28.1支持向量机内核简介28.2进行高维映射28.3内核的使用技巧28.4不同类型的内核函数28.5案例的应用场景解析及数据的预处...28.6支持向量机内核案例实战010302040506第28章支持向量机内核29.1贝叶斯算法简介29.2朴素贝叶斯算法简介29.3案例的应用场景解析及数据的预处...29.4朴素贝叶斯算法案例实战第29章朴素贝叶斯算法30.1决策树分类简介30.3决策树分类案例实战30.2案例的应用场景解析及数据的预处...第30章决策树分类31.1随机森林分类简介31.3随机森林分类案例实战31.2案例的应用场景解析及数据的预处...第31章随机森林分类32.1假正例及假负例解读32.2混淆矩阵解密32.3准确性悖论解密32.4累积精度曲线解密第32章对分类进行性能评估33.1k均值聚类简介33.2k均值聚类中分组数目选取及随机...33.3案例的应用场景解析及数据的预处...33.4k均值聚类案例实战第33章k均值聚类34.1层次聚类简介34.2层次聚类中的树状图工作机制解密34.3树状图在层次聚类中的运用34.4案例的应用场景解析及数据的预处...34.5层次聚类案例实战12345第34章层次聚类35.1关联分析算法简介35.3关联分析算法案例实战35.2案例的应用场景解析第35章关联分析算法分布式内存管理Alluxio解密篇第36章Alluxio概述第37章Alluxio部署第38章Alluxio底层存储及应用第39章Alluxio运行与维护第40章Alluxio用户命令及配置项...12345分布式内存管理Alluxio解密篇36.1Alluxio简介36.2Alluxio架构36.3Alluxio数据流36.4Alluxio统一存储与抽象36.5远程数据加速36.6Alluxio2.0.0新特...010302040506第36章Alluxio概述37.1在本地机器上运行Alluxio37.2集群模式部署Alluxio37.3在Docker上运行Allux...37.4Alluxio集群Master...37.5AlluxioMaster及...37.6AlluxioWorker及...010302040506第37章Allux