產品經理修煉之路

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譯者序
前言
致謝
符號約定
第一部分機器學習、自然語言處理與語音介紹
第1章引言
1.1 機器學習
1.1.1 監督學習
1.1.2 無監督學習
1.1.3 半監督學習與主動學習
1.1.4 遷移學習與多任務學習
1.1.5 強化學習
1.2 歷史背景
1.2.1 深度學習簡史
1.2.2 自然語言處理簡史
1.2.3 自動語音辨識簡史
1.3 為實踐者提供的工具、庫、資料集與資源
1.3.1 深度學習
1.3.2 自然語言處理
1.3.3 語音辨識
1.3.4 書籍
1.3.5 線上課程與資源
1.3.6 資料集
1.4 案例研究與實現細節
參考文獻
第2章機器學習基礎
2.1 章節簡介
2.2 監督學習：框架和正式定義
2.2.1 輸入空間和樣本
2.2.2 目標函數和標籤
2.2.3 訓練和預測
2.3 學習過程
2.4 機器學習理論
2.4.1 透過Vapnik-Chervonenkis分析進行「泛化-近似」的權衡
2.4.2 透過偏差-方差分析進行「泛化-近似」的權衡
2.4.3 模型性能和評估指標
2.4.4 模型驗證
2.4.5 模型估計和對比
2.4.6 機器學習中的實務經驗
2.5 線性演算法
2.5.1 線性迴歸
2.5.2 感知機
2.5.3 正規化
2.5.4 邏輯迴歸
2.5.5 生成式分類器
2.5.6 線性演算法中的實作經驗
2.6 非線性演算法
2.6. 1 支援向量機
2.6.2 其他非線性演算法
2.7 特徵的轉換、選擇與降維
2.7.1 特徵轉換
2.7.2 特徵選擇與降維
…
第二部分深度學習介紹
第三部分用於文字與語音的高階深度學習技術