增强深度神经网络

作　者：	凯蒂沃尔杜春晓
出版社：	中国电力出版社
丛编项：
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标　签：	暂缺

ISBN	出版时间	包装	开本	页数	字数
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作者简介

　　Katy Warr专攻人工智能和数据分析。她此前有多年企业软件架构设计和开发经验。她拥有爱丁堡大学人工智能和计算机科学学位

内容简介

深入深度神经网络，揭开对抗性输入如何欺骗深度神经网络。探讨如何生成对抗性输入去攻击深度神经网络。探索真实对抗性攻击场景和为对抗性威胁建模。评估神经网络的健壮性；学会增强人工智能系统应对对抗性数据的能力。考察未来几年可用哪些方式让人工智能更擅长模拟人的感知。

图书目录

前言 1

第1 章机器学习入门 7

本书使用的库 7

用pip 安装库 10

用conda 安装库12

第2 章机器学习流程概览 15

第3 章数据分类工作流：泰坦尼克号数据集 17

项目布局建议 17

导入 18

提出问题 19

数据术语 19

获取数据 21

清洗数据 22

创建特征 29

数据采样 31

数据插值 31

规范数据 32

重构 33

基准模型 35

不同算法族 35

模型堆叠 37

建模 38

评估模型 38

优化模型 40

混淆矩阵 41

ROC 曲线 42

学习曲线 44

部署模型 45

第4 章数据缺失 47

检查数据缺失情况 48

删除缺数据的行或列 52

插值 53

添加标识列 54

第5 章清洗数据 55

处理列名 55

替换缺失值 56

第6 章探索数据 59

数据大小 59

汇总统计 60

直方图 61

散点图 62

Joint Plot 图 63

Pair Grid 图 66

箱形图和小提琴图 68

比较两个序数型特征 69