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TensorFlow機器學習(原書第2版)/智能系統與技術叢書

  • 作者：(美)克里斯·馬特曼|責編:馮潤峰|譯者:趙國光
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111705772
  • 出版日期：2022/07/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：364
人民幣：RMB 129 元      售價：元
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內容大鋼
    這是一本TensorFlow機器學習入門教程，書中通過大量實例，以淺顯易懂、循序漸進的方式詳細闡釋使用Python和TensorFlow構建機器學習模型的核心技術與方法。本書既涵蓋機器學習基礎理論，又介紹了如何將機器學習核心概念應用於現實世界的挑戰（例如，情感分析、文本分類和圖像識別）中，並通過實例展示了用於深度語音處理、面部識別以及使用CIFAR－10的自編碼器的神經網路技術。
    全書共分為三部分。第一部分（第1?2章）討論機器學習的基本原理及其當前被大規模應用的原因；第二部分（第3?10章）通過大量實例詳細介紹回歸演算法和分類演算法，涵蓋回歸、分類、無監督聚類和隱馬爾可夫模型（HMM）等技術及應用；第三部分（第11?19章）主要介紹神經網路及其應用，涵蓋使用隱藏層的自編碼器壓縮和表示輸入、用於自動分類圖像和面部識別的卷積神經網路（CNN）、用於時間序列數據或語音轉文本的循環神經網路（RNN），以及seq2seq RNN架構等內容。
作者介紹
(美)克里斯·馬特曼|責編:馮潤峰|譯者:趙國光
    克里斯·馬特曼（Chris Mattmann），是美國國家航空航天局（NASA）噴氣推進實驗室人工智慧分析和創新發展部門的負責人，並且是該實驗室數據科學領域的第一位首席科學家。Chris Mattmann已經將TensorFlow應用到他在NASA面臨的挑戰中，包括使用TensorFlow構建谷歌的看圖說話（Show & Tell）演算法。他曾擔任Apache軟體基金會(Apache Software Foundation)的負責人，為開源項目做出了卓越貢獻，並在南加州大學教授內容檢測和分析、搜索引擎以及信息檢索方面的研究生課程。
目錄
譯者序
序
前言
關於本書
致謝
第一部分  機器學習基礎
  第1章  開啟機器學習之旅
    1.1  機器學習的基本原理
      1.1.1  參數
      1.1.2  學習和推理
    1.2  數據表示和特徵
    1.3  度量距離
    1.4  機器學習的類型
      1.4.1  監督學習
      1.4.2  無監督學習
    1.4.3  強化學習
      1.4.4  元學習
    1.5  TensorFlow
    1.6  後續各章概述
  小結
  第2章  TensorFlow必備知識
    2.1  確保TensorFlow工作正常
    2.2  表示張量
    2.3  創建運算
    2.4  在會話中執行運算
    2.5  將代碼理解為圖
    2.6  在Jupyter中編寫代碼
    2.7  使用變數
  2.8保存和載入變數
    2.9  使用TensorBoard可視化數據
      2.9.1  實現移動平均
      2.9.2  可視化移動平均
    2.10  把所有綜合到一起：TensorFlow系統架構和API
  小結
第二部分  核心學習演算法
  第3章  線性回歸及其他
    3.1  形式化表示
    3.2  線性回歸
  3.3多項式模型
  ……
第三部分  神經網路範式
附錄  安裝說明

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