目录
• 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
• 1.1.1 机器学习的定义
• 1.1.2 通俗解释机器学习
• 1.1.3 举个例子解释机器学习
• 1.2 问问ChatGPT机器学习有什么用
• 1.2.1 机器学习的常见用途
• 1.2.2 机器学习可以预测未来吗
• 1.2.3 机器学习如何应用在商业中
• 1.3 问问ChatGPT机器学习该怎么学
• 1.3.1 机器学习的学习步骤
• 1.3.2 初学者如何学习机器学习
• 1.3.3 企业如何应用机器学习
• 1.4 机器学习系统的总体分类
• 1.4.1 什么是监督学习
• 1.4.2 什么是无监督学习
• 1.4.3 什么是半监督学习
• 1.4.4 什么是强化学习
• 1.5 机器学习模型该如何测试和验证
• 1.5.1 测试与验证模型的整体思路
• 1.5.2 分类模型的评估指标
• 1.5.3 回归模型的评估指标
• 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
• 2.1.1 有哪些适合机器学习任务的数据集合
• 2.1.2 如何选择合适的数据
• 2.1.3 如何获取数据
• 2.1.4 如何打开数据文件
• 2.2 让ChatGPT帮我们安装Anaconda
• 2.2.1 为什么选择Anaconda
• 2.2.2 Anaconda的下载与安装
• 2.2.3 在Anaconda中使用Jupyter Notebook
• 2.2.4 在Jupyter Notebook中读取数据
• 2.3 让ChatGPT教我们进行探索性数据分析
• 2.3.1 什么是探索性数据分析
• 2.3.2 如何进行探索性数据分析
• 2.3.3 查看数据基本信息和格式
• 2.3.4 检查重复值与缺失值
• 2.4 试试训练一个模型
• 2.4.1 让ChatGPT给出示例代码
• 2.4.2 特征工程与数据集划分
• 2.4.3 模型的训练与验证
• 第3章 让ChatGPT告诉我们什么是线性模型
• 3.1 让ChatGPT告诉我们什么是线性模型
• 3.1.1 用简单的例子理解线性回归
• 3.1.2 简单介绍线性回归的原理
• 3.2 用一个例子演示线性回归的用法
• 3.2.1 介绍逻辑回归
• 3.2.2 用一个例子演示逻辑回归的用法
• 3.2.3 逻辑回归预测的概率
• 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
• 4.1.1 非线性问题的示例数据
• 4.1.2 用支持向量机解决非线性问题
• 4.2 支持向量机的核函数
• 4.2.1 什么是径向基核函数
• 4.2.2 不同核函数的对比
• 4.3 支持向量机用于回归任务
• 4.3.1 支持向量机回归的原理
• 4.3.2 不同参数的支持向量机回归对比
• 4.3.3 支持向量机回归的应用场景
• 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
• 5.1.1 决策树算法的基本概念
• 5.1.2 决策树算法的应用案例
• 5.2 决策树算法的构建过程
• 5.2.1 特征选择的依据
• 5.2.2 决策树的剪枝
• 5.2.3 决策树算法中的参数
• 5.3 决策树算法的优缺点
• 5.3.1 决策树算法的优点
• 5.3.2 决策树算法的缺点
• 5.3.3 决策树算法的改进
• 第6章 让ChatGPT带我们玩转集成学习
• 6.1 让ChatGPT介绍一下集成学习法
• 6.1.1 集成学习法有哪些类型
• 6.1.2 集成学习法有哪些实现方式
• 6.1.3 集成学习法的优势和劣势
• 6.2 基本的集成学习算法
• 6.2.1 Stacking
• 6.2.2 随机森林
• 6.3 高级的集成学习算法
• 6.3.1 AdaBoost
• 6.3.2 XGBoost
• 6.3.3 LightGBM
• 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
• 7.1.1 模型优化的重要性和基本概念
• 7.1.2 模型优化的目标和指标
• 7.2 模型优化的方法介绍
• 7.2.1 梯度下降法
• 7.2.2 随机梯度下降法
• 7.3 让ChatGPT介绍学习率
• 7.3.1 学习率的基本概念
• 7.3.2 学习率对模型的影响
• 7.3.3 使用随机搜索找到最优学习率
• 第8章 让ChatGPT带我们玩转聚类算法
• 8.1 让ChatGPT介绍聚类算法的基本概念
• 8.1.1 聚类算法的定义和分类
• 8.1.2 聚类算法的应用领域
• 8.2 让ChatGPT带我们玩转K - Means
• 8.2.1 K - Means算法的基本思想
• 8.2.2 K - Means算法的步骤和流程
• 8.2.3 K - Means算法的优缺点
• 8.3 让ChatGPT带我们玩转层次聚类
• 8.3.1 凝聚式层次聚类的原理与实现
• 8.3.2 分裂式层次聚类的原理与实现
• 8.3.3 层次聚类算法的优缺点
• 8.4 让ChatGPT带我们玩转密度聚类
• 8.4.1 DBSCAN算法的原理与实现
• 8.4.2 密度聚类算法的优缺点
• 第9章 让ChatGPT带我们玩转数据降维
• 9.1 让ChatGPT介绍数据降维的基本概念
• 9.1.1 什么是数据降维
• 9.1.2 数据降维的常用方法
• 9.2 让ChatGPT带我们玩转PCA
• 9.2.1 PCA的定义和基本思想
• 9.2.2 PCA的数学原理和算法
• 9.2.3 PCA的应用场景
• 9.3 让ChatGPT带我们玩转LDA
• 9.3.1 LDA的定义和基本思想
• 9.3.2 LDA的数学原理和算法
• 9.3.3 LDA的应用场景
• 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
• 10.1.1 神经网络的起源
• 10.1.2 神经网络的发展历史
• 10.1.3 神经网络的应用
• 10.2 神经网络的结构
• 10.2.1 神经元的定义和结构
• 10.2.2 神经网络的输入层
• 10.2.3 神经网络的隐藏层
• 10.2.4 神经网络的输出层
• 10.3 神经网络中的传播算法
• 10.3.1 神经网络的前向传播
• 10.3.2 神经网络的反向传播
• 10.3.3 神经网络的局限性和未来发展
• 第11章 让ChatGPT带我们玩转Keras
• 11.1 让ChatGPT介绍一下Keras
• 11.1.1 Keras简介
• 11.1.2 Keras中的Sequential模型有什么优点
• 11.1.3 Keras的安装和配置
• 11.2 用Keras搭建简单的神经网络
• 11.2.1 Keras中内置的数据集合
• 11.2.2 用Keras构建简单的Sequential模型
• 11.2.3 Sequential模型中的输入层、隐藏层和输出层
• 11.2.4 Sequential模型中的隐藏层
• 第12章 让ChatGPT带我们玩转迁移学习
• 12.1 让ChatGPT介绍一下迁移学习
• 12.1.1 迁移学习的概念
• 12.1.2 迁移学习的研究历程
• 12.2 让ChatGPT介绍迁移学习的实现
• 12.2.1 预训练模型的选择
• 12.2.2 使用BERT进行文本分类的简单示例
• 12.2.3 Python中的Transformer库
• 12.3 让ChatGPT介绍Transformer架构
• 12.3.1 什么是Transformer架构
• 12.3.2 什么是自注意力机制
• 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
• 13.1.1 自然语言处理的概念与应用
• 13.1.2 自然语言处理中的神经网络
• 13.1.3 LSTM
• 13.2 让ChatGPT带我们认识文本表示
• 13.2.1 Word2vec的概念和原理
• 13.2.2 GloVe的概念和原理
• 13.3 让ChatGPT带我们玩转文本生成
• 13.3.1 文本生成的概念和方法
• 13.3.2 使用LSTM进行文本生成的简单示例
• 第14章 让ChatGPT带我们玩转图像分类
• 14.1 让ChatGPT介绍一下计算机视觉
• 14.1.1 计算机视觉的基本概念
• 14.1.2 数字图像的表示
• 14.2 让ChatGPT介绍卷积神经网络
• 14.2.1 卷积神经网络的基本原理
• 14.2.2 卷积层中的参数和计算
• 14.2.3 池化层的作用和计算
• 14.3 让ChatGPT带我们搭建模型并训练
• 14.3.1 搭建模型并训练的步骤
• 14.3.2 模型的评估与应用
• 附录 ChatGPT使用指南
读书摘要与主要内容介绍
《用ChatGPT轻松玩转机器学习与深度学习》这本书利用ChatGPT这一强大的语言模型，深入浅出地讲解了机器学习与深度学习领域的诸多概念和技术。
从结构上看，这本书以ChatGPT作为引导工具，通过向ChatGPT询问问题并根据其回答来展开对机器学习和深度学习各个知识点的介绍。
在第1章中，作者借助ChatGPT对机器学习进行了一个全面的入门介绍，包括机器学习的定义、用途、学习方法，以及机器学习系统的分类和模型验证方法等。这使得读者能够快速建立起对机器学习的基本认知。
第2章主要介绍了机器学习的基本流程，从数据的获取与处理，到环境的搭建（如Anaconda的安装和使用），再到探索性数据分析和模型的训练，为读者展示了一个完整的机器学习项目操作流程。
后续章节则分别深入探讨了机器学习和深度学习中的各种具体技术。例如，第3章讲解线性模型，通过简单例子和逻辑回归的演示，帮助读者理解线性模型的原理和应用。
第4章至第9章分别介绍了支持向量机、决策树、集成学习、模型优化、聚类算法和数据降维等技术。每一章都通过ChatGPT的解释和示例，详细阐述了这些技术的基本概念、操作步骤、优缺点和应用场景等。
第10章和第11章则聚焦于神经网络和Keras框架，介绍了神经网络的起源、结构、传播算法，以及如何使用Keras搭建简单的神经网络。
第12章至第14章进一步拓展到迁移学习、自然语言处理和图像分类等前沿领域，通过ChatGPT的解答和示例代码，让读者了解这些领域的最新进展和应用方法。
最后，附录部分提供了ChatGPT使用指南，帮助读者更好地利用这一工具辅助学习。
总体而言，这本书巧妙地利用ChatGPT这一工具，将复杂的机器学习和深度学习知识以一种对话式、易于理解的方式呈现给读者，无论是初学者还是有一定基础的读者，都能从中获得对相关知识更深入的理解和实践指导。