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第1章 让ChatGPT告诉我们什么是机器学习

1.1 问问ChatGPT什么是机器学习

1.2 问问ChatGPT机器学习有什么用

1.3 机器学习有什么应用案例

1.4 机器学习系统有哪些类型

1.5 机器学习面临哪些挑战

1.6 机器学习模型该如何测试和验证

1.7 习题15

第2章 让ChatGPT告诉我们机器学习的基本流程

2.1 让ChatGPT帮我们找数据

2.2 让ChatGPT帮我们安装Anaconda

2.3 让ChatGPT教我们进行探索性数据分析

2.4 试试训练一下模型

2.5 习题

第3章 让ChatGPT带我们玩转线性模型

3.1 让ChatGPT告诉我们什么是线性模型

3.2 线性模型也可以用于分类

3.3 什么是正则化

3.4 习题60

第4章 让ChatGPT带我们玩转支持向量机

4.1 让ChatGPT解释非线性问题的基本概念

4.2 支持向量机的核函数

4.3 支持向量机用于回归任务

4.4 支持向量机的超参数

4.5 习题

第5章 让ChatGPT带我们玩转决策树

5.1 让ChatGPT介绍一下决策树算法

5.2 决策树算法基础知识

5.3 决策树算法的实现

5.4 决策树算法的不足与改进

5.5 习题

第6章 让ChatGPT带我们玩转集成学习

6.1 让ChatGPT介绍一下集成学习算法

6.2 基本的集成学习算法

6.3 高级的集成学习算法

6.4 习题

第7章 让ChatGPT带我们玩转模型优化

7.1 让ChatGPT介绍模型优化的基本概念

7.2 让ChatGPT介绍损失函数

7.3 让ChatGPT介绍学习率

7.4 让ChatGPT介绍模型的超参数

7.5 习题

第8章 让ChatGPT带我们玩转数据降维

8.1 让ChatGPT介绍数据降维的基本概念

8.2 让ChatGPT带我们玩转PCA

8.3 让ChatGPT带我们玩转ICA

8.4 让ChatGPT带我们玩转t-SNE

8.5 习题

第9章 让ChatGPT带我们玩转聚类算法

9.1 让ChatGPT介绍聚类算法的基本概念

9.2 让ChatGPT带我们玩转K-Means

9.3 让ChatGPT带我们玩转层次聚类

9.4 让ChatGPT带我们玩转密度聚类

9.5 习题

第10章 让ChatGPT带我们玩转神经网络

10.1 让ChatGPT介绍神经网络的基本概念

10.2 神经网络的结构

10.3 神经网络中的传播算法

10.4 神经网络的局限性和未来发展

10.5 习题

第11章 让ChatGPT带我们玩转Keras

11.1 让ChatGPT介绍一下Keras

11.2 用Keras搭建简单的神经网络

11.3 模型的训练参数

11.4 神经网络的超参数

11.5 习题

第12章 让ChatGPT带我们玩转图像分类

12.1 让ChatGPT介绍一下计算机视觉

12.2 让ChatGPT介绍卷积神经网络

12.3 图像分类任务实战

12.4 习题

第13章 让ChatGPT带我们玩转自然语言处理

13.1 让ChatGPT介绍一下自然语言处理

13.2 让ChatGPT带我们认识RNN与LSTM

13.3 让ChatGPT带我们认识文本表示

13.4 来个项目实战吧

13.5 习题

第14章 让ChatGPT带我们玩转迁移学习

14.1 让ChatGPT介绍一下迁移学习

14.2 让ChatGPT介绍迁移学习的实现

14.3 让ChatGPT介绍Transformer架构

14.4 实战迁移学习

14.5 习题

附录 ChatGPT使用指南

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前言/序言

机器学习和深度学习是当今科技领域中两个最为火热的话题，也是未来职业市场上最具发展潜力的领域。随着人工智能技术的不断发展和进步，越来越多的企业和组织开始将机器学习和深度学习应用于各种实际场景中，以提高效率、降低成本、创造更大的价值。

那么，什么是机器学习和深度学习呢？简单地说，机器学习是一种通过算法自动识别模式并从数据中学习的技术，而深度学习则是机器学习的一个分支，它使用神经网络模型进行训练和预测。在过去几年中，机器学习和深度学习得到了非常广泛的关注和应用，许多公司和组织都开始重视它们的发展，增加相关的投资和培训。