主要内容 ● 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、精确率和召回率等 ● 将深度学习应用于半监督和无监督异常检测
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)；还将了解scikit-learn的相关内容，能在Keras和PyTorch中创建深度学习模型。
- 版权： 清华大学出版社
- 出版： 2020-08-01
- 更新： 2023-06-07
- 书号：9787302559429
- 中图：TP311.561
- 学科：工学控制科学与工程工学计算机科学与技术工学软件工程
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