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2018
10-24

机器学习从认知到实践(第2辑)(套装共3册,Python+TensorFlow).epub

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套装书目

《Python机器学习实践指南》

《TensorFlow机器学习项目实战》

《TensorFlow技术解析与实战》

简介

《Python机器学习实践指南》

机器学习是近年来渐趋热门的一个领域,同时Python语言经过一段时间的发展也已逐渐成为主流的编程语言之一。本书结合了机器学习和Python语言两个热门的领域,通过易于理解的项目详细讲述了如何构建真实的机器学习应用程序。全书共有10章。第1章讲解了Python机器学习的生态系统,剩余9章介绍了众多与机器学习相关的算法,包括聚类算法、推荐引擎等,主要包括机器学习在公寓、机票、IPO市场、新闻源、内容推广、股票市场、图像、聊天机器人和推荐引擎等方面的应用。本书适合Python程序员、数据分析人员、对算法感兴趣的读者、机器学习领域的从业人员及科研人员阅读。

《TensorFlow机器学习项目实战》

TensorFlow是Google所主导的机器学习框架,也是机器学习领域研究和应用的热门对象。 本书主要介绍如何使用TensorFlow库实现各种各样的模型,旨在降低学习门槛,并为读者解决问题提供详细的方法和指导。全书共10章,分别介绍了TensorFlow基础知识、聚类、线性回归、逻辑回归、不同的神经网络、规模化运行模型以及库的应用技巧。本书适合想要学习和了解 TensorFlow 和机器学习的读者阅读参考。如果读者具备一定的C++和Python的经验,将能够更加轻松地阅读和学习本书。

《TensorFlow技术解析与实战》

本书从深度学习的基础讲起,深入TensorFlow框架原理、模型构建、源代码分析和网络实现等各个方面。全书分为基础篇、实战篇和提高篇三部分。基础篇讲解人工智能的入门知识,深度学习的方法,TensorFlow的基础原理、系统架构、设计理念、编程模型、常用API、批标准化、模型的存储与加载、队列与线程,实现一个自定义操作,并进行TensorFlow源代码解析,介绍卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)的演化发展及其TensorFlow实现、TensorFlow的高级框架等知识;实战篇讲解如何用TensorFlow写一个神经网络程序并介绍TensorFlow实现各种网络(CNN、RNN和自编码网络等),并对MINIST数据集进行训练,讲解TensorFlow在人脸识别、自然语言处理、图像和语音的结合、生成式对抗网络等方面的应用;提高篇讲解TensorFlow的分布式原理、架构、模式、API,还会介绍TensorFlow XLA、TensorFlow Debugger、TensorFlow和Kubernetes结合、TensorFlowOnSpark、TensorFlow移动端应用,以及TensorFlow Serving、TensorFlow Fold和TensorFlow计算加速等其他特性。最后,附录中列出一些可供参考的公开数据集,并结合作者的项目经验介绍项目管理的一些建议。本书深入浅出,理论联系实际,实战案例新颖,基于最新的TensorFlow 1.1版本,涵盖TensorFlow的新特性,非常适合对深度学习和TensorFlow感兴趣的读者阅读。

最后编辑:
作者:Null
这个作者貌似有点懒,什么都没有留下。