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TensorFlow机器学习(原书第2版)
装帧: 平装
出版社: 机械工业出版社
作者: (美)克里斯·马特曼
出版日期: 2022-07-01
商品条码: 9787111705772
版次: 1
开本: 16开
页数: 384
出版年份: 2022
定价:
¥129
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舞蹈音乐的基础理论与应用
内容简介
这是一本TensorFlow机器学习入门教程,书中通过大量实例,以浅显易懂、循序渐进的方式详细阐释使用Python和TensorFlow构建机器学习模型的核心技术与方法。本书既涵盖机器学习基础理论,又介绍了如何将机器学习核心概念应用于现实世界的挑战(例如,情感分析、文本分类和图像识别)中,并通过实例展示了用于深度语音处理、面部识别以及使用CIFAR-10的自编码器的神经网络技术。全书共分为三部分。第一部分(第1~2章)讨论机器学习的基本原理及其当前被大规模应用的原因;第二部分(第3~10章)通过大量实例详细介绍回归算法和分类算法,涵盖回归、分类、无监督聚类和隐马尔可夫模型(HMM)等技术及应用;第三部分(第11~19章)主要介绍神经网络及其应用,涵盖使用隐藏层的自编码器压缩和表示输入、用于自动分类图像和面部识别的卷积神经网络(CNN)、用于时间序列数据或语音转文本的循环神经网络(RNN),以及seq2seqRNN架构等内容。
作者简介
克里斯·马特曼(Chris Mattmann),是美国国家航空航天局(NASA)喷气推进实验室人工智能分析和创新发展部门的负责人,并且是该实验室数据科学领域的第一位首席科学家。Chris Mattmann已经将TensorFlow应用到他在NASA面临的挑战中,包括使用TensorFlow构建谷歌的看图说话(Show & Tell)算法。他曾担任Apache软件基金会(Apache Software Foundation)的负责人,为开源项目做出了很好贡献,并在南加州大学教授内容检测和分析、搜索引擎以及信息检索方面的研究生课程。
目录
译者序
序
前言
关于本书
致谢
第一部分机器学习基础
第1章开启机器学习之旅
1.1机器学习的基本原理
1.1.1参数
1.1.2学习和推理
1.2数据表示和特征
1.3度量距离
1.4机器学习的类型
1.4.1监督学习
1.4.2无监督学习
1.4.3强化学习
1.4.4元学习
1.5TensorFlow
1.6后续各章概述
小结
第2章TensorFlow推荐知识
2.1确保TensorFlow工作正常
2.2表示张量
2.3创建运算
2.4在会话中执行运算
2.5将代码理解为图
2.6在Jupyter中编写代码
2.7使用变量
2.8保存和加载变量
2.9使用TensorBoard可视化数据
2.9.1实现移动平均
2.9.2可视化移动平均
2.10把所有综合到一起:TensorFlow系统架构和API
小结
第二部分核心学习算法
第3章线性回归及其他
3.1形式化表示
3.2线性回归
3.3多项式模型
……
第三部分神经网络范式
附录安装说明
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