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产品经理进阶:100个案例搞懂人工智能

产品经理进阶:100个案例搞懂人工智能 PDF 清晰版

  • 更新:2020-03-05
  • 大小:7726 MB MB
  • 类别:人工智能
  • 作者:林中翘
  • 出版:电子工业出版社
  • 格式:PDF

  • 资源介绍
  • 学习心得
  • 相关内容

产品经理进阶:100个案例搞懂人工智能》是由电子工业出版社出版的一本关于人工智能方面的书籍,作者是林中翘,主要介绍了关于产品经理、人工智能方面的知识内容,目前在人工智能类书籍综合评分为:7.7分。

书籍介绍

与市面上已有AI产品经理书相比,《产品经理进阶:100个案例搞懂人工智能》的特色在于:

√  从技术实操角度入手,结合产品经理日常工作需求,分享干货知识

√  梳理了机器学习的清晰脉络和关键知识点,让读者知其然,更知其所以然

√   丰富小案例贯穿全书,帮助0基础读者入门

本书根据人工智能领域产品经理的能力要求与知识体系,从原理到应用介绍人工智能的相关技术,全面阐述如何进阶为一名合格的人工智能产品经理。本书共分为13章,其中第1~3章介绍机器学习能做什么及如何去做,第4~10章介绍7种基础算法的原理与商业化应用,第11~13章介绍深度学习在图像识别、自然语言处理与AI绘画三个方向的发展与成果。本书不局限于从数学角度推导各类机器学习算法的原理,而是配合大量案例,由浅入深地讲述什么是机器学习、机器学习如何解决问题及机器学习需要产品经理做什么。本书能够帮助初入人工智能领域的产品经理建立对算法的理解,并将这些知识融入不同领域的业务中,发现更多的应用场景,创造更多的应用可能。

目录

  • 1 机器学习入门 ....................................................................................................... 1
  • 1.1 什么是机器学习 ........................................................................................... 1
  • 1.1.1 人类学习 VS 机器学习.................................................................. 1
  • 1.1.2 机器学习三要素 ............................................................................... 3
  • 1.2 什么问题适合用机器学习方法解决 ........................................................... 5
  • 1.2.1 必备条件 .......................................................................................... 5
  • 1.2.2 机器学习可解决的问题 ................................................................... 7
  • 1.3 机器学习的过程 ........................................................................................... 9
  • 1.3.1 机器学习的三个阶段 ....................................................................... 9
  • 1.3.2 模型的训练及选择 ......................................................................... 11
  • 1.4 机器学习的类型 ......................................................................................... 12
  • 1.4.1 有监督学习..................................................................................... 13
  • 1.4.2 无监督学习..................................................................................... 14
  • 1.4.3 半监督学习..................................................................................... 14
  • 1.4.4 强化学习 ........................................................................................ 15
  • 1.5 产品经理的经验之谈 ................................................................................. 16
  • 2 数据的准备工作 ................................................................................................. 18
  • 2.1 数据预处理 ................................................................................................. 18
  • 2.1.1 为什么要做数据预处理 ................................................................. 18
  • 2.1.2 数据清洗 ........................................................................................ 20
  • 2.1.3 数据集成 ........................................................................................ 23
  • 2.1.4 数据变换 ........................................................................................ 24
  • 2.1.5 数据归约 ........................................................................................ 26
  • 2.2 特征工程 ..................................................................................................... 27
  • 2.2.1 如何进行特征工程 ......................................................................... 27
  • 2.2.2 特征构建 ........................................................................................ 27
  • 2.2.3 特征提取 ........................................................................................ 28
  • 2.2.4 特征选择 ........................................................................................ 31
  • 2.3 产品经理的经验之谈 ................................................................................. 34
  • 3 了解你手上的数据 ............................................................................................ 36
  • 3.1 你真的了解数据吗 ..................................................................................... 36
  • 3.1.1 机器学习的数据统计思维 ............................................................. 36
  • 3.1.2 数据集 ............................................................................................ 37
  • 3.1.3 数据维度 ........................................................................................ 41
  • 3.1.4 数据类型 ........................................................................................ 42
  • 3.2 让数据更直观的方法 ................................................................................. 43
  • 3.2.1 直方图 ............................................................................................ 43
  • 3.2.2 散点图 ............................................................................................ 44
  • 3.3 常用的评价模型效果指标 ......................................................................... 45
  • 3.3.1 混淆矩阵 ........................................................................................ 45
  • 3.3.2 准确率 ............................................................................................ 46
  • 3.3.3 精确率与召回率 ............................................................................. 47
  • 3.3.4 F 值 ................................................................................................. 49
  • 3.3.5 ROC 曲线 ....................................................................................... 50
  • 3.3.6 AUC 值 ........................................................................................... 54
  • 3.4 产品经理的经验之谈 ................................................................................. 55
  • 4 趋势预测专家:回归分析 ................................................................................ 57
  • 4.1 什么是回归分析 ......................................................................................... 57
  • 4.2 线性回归 ..................................................................................................... 58
  • 4.2.1 一元线性回归 ................................................................................. 58
  • 4.2.2 多元线性回归 ................................................................................. 63
  • 4.3 如何评价回归模型的效果 ......................................................................... 66
  • 4.4 逻辑回归 ..................................................................................................... 68
  • 4.4.1 从线性到非线性 ............................................................................. 68
  • 4.4.2 引入 Sigmoid 函数 ......................................................................... 71
  • 4.5 梯度下降法 ................................................................................................. 74
  • 4.5.1 梯度下降原理 ................................................................................. 74
  • 4.5.2 梯度下降的特点 ............................................................................. 76
  • 4.6 产品经理的经验之谈 ................................................................................. 77
  • 5 最容易理解的分类算法:决策树 ................................................................... 79
  • 5.1 生活中的决策树 ......................................................................................... 79
  • 5.2 决策树原理 ................................................................................................. 80
  • 5.3 决策树实现过程 ......................................................................................... 82
  • 5.3.1 ID3 算法 ......................................................................................... 83
  • 5.3.2 决策树剪枝..................................................................................... 86
  • 5.4 ID3 算法的限制与改进 .............................................................................. 88
  • 5.4.1 ID3 算法存在的问题 ..................................................................... 88
  • 5.4.2 C4.5 算法的出现 ............................................................................ 89
  • 5.4.3 CART 算法 ..................................................................................... 95
  • 5.4.4 三种树的对比 ................................................................................. 97
  • 5.5 决策树的应用 ............................................................................................. 98
  • 5.6 产品经理的经验之谈 ...............................................................................

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