在这本通俗易懂的入门级指南的引导下,了解如何将深度学习应用于各种异常检测任务!本书浓墨重彩地描述如何利用Python中的Keras和PyTorch框架,将各种深度学习模型应用于半监督和无监督异常检测任务。 《Python深度学习异常检测 使用Keras和PyTorch》开篇讨论异常检测的含义、用途和重要性。在介绍用Python的scikit-learn进行异常检测的统计和传统机器学习方法后,本书引入深度学习方法,详述如何在Keras和PyTorch中构建和训练深度学习模型,重点分析各类自动编码器、RBM、RNN、LSTM和TCN等深度学习模型在异常检测领域的应用。除了讲解基于时间序列的异常检测的基础知识外,本书还探索无监督和半监督异常检测的相关内容。 学习《Python深度学习异常检测 使用Keras和PyTorch》后,你将全面了解异常检测的基本任务,掌握各种处理异常检测的方法(从传统方法到深度学习方法等
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787302559429 Author 作者 (美)斯里达尔·阿拉,(美)苏曼·卡拉扬·阿达里 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 320页 Publisher 出版社 清华大学出版社 Publication Date 出版日期 2020-08-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它(含多语) Book Contents 内容简介 本书主要讲的是:了解异常检测的含义及其重要性;熟悉利用scikit-learn进行异常检测的统计和传统机器学习方法;借助Keras和PyTorch了解Python深度学习的基本知识;掌握度量模型性能的基本数据科学概念:AUC、准确率和召回率等;将深度学习应用于半监督和无监督异常检测。
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