TensorFlow是开源机器学习库。本书将教你如何使用TensorFlow进行复杂数据计算,让你对数据有更深刻的理解。书中循序渐进地讲解了TensorFlow的变量、矩阵和各种数据源等基本概念,深度剖析线性回归、支持向量机、*近邻域、神经网络和自然语言处理等算法,并结合丰富的实例详细讲解情感分析、回归分析、聚类分析、神经网络和深度学习实战等应用。此外,本书还给出了TensorFlow产品级应用的*佳实践和扩展用法,可以帮助你由浅入深地掌握机器学习核心思维,构建起立体完备的机器学习概念体系。 通过阅读本书,你将: 熟悉TensorFlow模块中的基本组件 掌握TensorFlow的线性回归技术 学习SVM算法及其实践 使用神经网络优化模型预测 将NLP和情感分析应用到你的数据中 通过实践掌握CNN和RNN 使用梯度提升随机森林算法进行预测 学习TensorFlow产品化
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AI前沿5G移动平台边缘计算深度学习智能硬件(套装共2册) 本套装含《智能硬件与机器视觉:基于树莓派、Python和OpenCV》和《移动平台深度神经网络实战:原理、架构与优化》各1册。
适读人群 :对于Python-OpenCV、图像、机器视觉在树莓派等智能硬件、物联网硬件上的具体应用实例感兴趣的读者。 (1)作者是骨灰级树莓派极客,对树莓派有非常深入的研究,并进行了大量的实践,本书中的解决方案和案例均经过作者亲身实践。 (2)本书为图像分析、人脸识别、文字识别、人脸追踪、视频监控等常见的机器视觉应用提供了全套的树莓派解决方案。 (3)书中7个综合性案例,不仅讲解了技术原理和实现方法,而且给出了实现代码,所有代码均可运行在树莓派上并可移植到ARM开发板上。
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大规模数据分析和建模:基于Spark与R Spark发明者撰写,Spark发明者亲笔作序推荐,详细讲解展示如何将Spark和R结合起来进行大数据分析
如果你和大多数R语言用户一样,那你肯定喜欢统计学,也能够深入理解统计学。但是随着组织内部不断收集大量数据,添加Apache Spark这类工具就变得理所当然。在本书中,数据科学家和使用大规模数据应用的专业人员会学到如何使用Spark和R解决大数据和大计算问题。 作者会展示如何将Spark和R结合起来进行大数据分析。本书涵盖相关的数据科学话题、聚类计算,以及高级用户会感兴趣的问题。 在Apache Spark环境下,使用R来分析、探索、转换、可视化数据。 构建统计模型来提取信息并预测输出,自动化生产级的工作流程。 使用分布式计算技术在多台机器上进行分析和建模。 轻松使用Spark处理多个数据源和格式的大规模数据。 学习其他用于大规模图处理、地理空间分析和基因组学分析的建模框架。 深入高级话题,包括定制转换、实时数据处理和创建定制化Spark扩
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