![机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow（原书第3版） [法]奥雷利安·杰龙](http://img3m9.ddimg.cn/28/3/29743489-1_b_1721356463.jpg)
机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow（原书第3版） [法]奥雷利安·杰龙 深度学习四大名著全新升级版，为机器学习落地实践提供翔实指导，Keras之父鼎力推荐
随着一系列的技术突破，深度学习推动了整个机器学习领域的发展。现在，即使是对这项技术几乎一无所知的程序员也可以使用简单有效的工具来实现 可以自动从数据中学习 的程序。这本畅销书的更新版通过具体的示例、非常少的理论和可用于生产环境的Python框架（Scikit-Learn、Keras和TensorFlow）来帮助你直观地理解并掌握构建智能系统所需要的概念和工具。 在本书中，你会学到一系列可以快速使用的技术，从简单的线性回归开始，一直到深度神经网络。书中提供了大量的代码示例，并且每章的练习题可以帮助你应用所学的知识，你只需要有一些编程经验。 通过本书，你将能够： 使用Scikit-Learn通过端到端项目来学习机器学习基础知识。 探索几个模型，包括支持向量机、决策树、随机森林和集成方法。 探索无监督学习技术，如降维、聚类和异常检测。 深入研究神
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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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面向广泛的技术受众（从数据科学家、工程师到学生和研究人员），本书介绍了TensorFlow的基本原理和实践方法。从TensorFlow中的一些基本示例开始，深入探讨诸如神经网络体系结构、TensorBoard可视化、TensorFlow抽象库和多线程输入管道等主题。阅读本书，你将习得如何使用TensorFlow构建和部署工业级深度学习系统。 通过阅读本书，你将： ? 轻松愉快地安装并运行TensorFlow。 ? 学习如何使用TensorFlow从头开始构建深度学习模型。 ? 训练流行的计算机视觉和NLP深度学习模型。 ? 使用抽象库来使开发更容易和更快速。 ? 学习如何扩展TensorFlow并使用集群分布式训练模型。 ? 在生产环境中部署TensorFlow。
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编辑推荐 关于TensorFlow机器学习的快速入门的极好指南。 由浅入深讲解经典核心算法、神经网络、强化学习。 为你提供了机器学习概念的坚实基础，以及使用Python编写TensorFlow的实战经验。 你将通过经典的预测、分类和聚类算法等快速学习掌握基础知识。然后，继续学习具有深度价值的内容：探索深度学习的概念，例如自动编码器、递归神经网络和强化学习等。学习TensorFlow机器学习，你将会准备好将TensorFlow用于自己的机器学习和深度学习应用程序中。
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TensorFlow自然语言处理 使用深度学习算法和TensorFlow编写现代自然语言处理应用程序的实践指南
深度学习应用所使用的大部分数据是由自然语言处理（NLP）提供的，而TensorFlow是目前比较重要的深度学习框架。面对当今巨量数据流中众多的非结构化数据，本书详细讲解如何将TensorFlow与NLP二者结合以提供有效的工具，以及如何将这些工具应用于具体的NLP任务。 本书首先介绍NLP和TensorFlow的基础知识，之后讲解如何使用Word2vec及其高级扩展，以便通过创建词嵌入将词序列转换为深度学习算法可用的向量。本书还介绍如何通过卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）等经典深度学习算法执行句子分类和语言生成等重要的NLP任务。你将学习如何在NLP任务中应用高性能的RNN模型（比如长期短期记忆单元），还将认识神经机器翻译，并实现一个神经机器翻译器。 通过阅读本书，你将学到： NLP的核心概念和各种自然语言处理方法 使用TensorFlow函数创建神经网络以完成NLP任
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TensorFlow机器学习由浅入深地对TensorFlow进行了介绍，并对TensorFlow的本质、核心学习算法（线性回归、分类、聚类、隐马尔可夫模型）和神经网络的类型（自编码器、强化学习、卷积神经网络和循环神经网络）都进行了详细介绍，同时配以代码实现。 TensorFlow机器学习可作为人工智能、机器学习、深度学习相关行业的从业者和爱好者的重要参考书。
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TensorFlow学习指南：深度学习系统构建详解[以色列]汤姆·奥普机械工业出版社9787111600725 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
本书主要介绍如何使用 TensorFlow 框架进行深度学习系统的构建。从基础知识入手，将使用TensorFlow 的各种方式贯穿于整本书的讲解之中，并结合实际的深度学习任务展示终深度学习系统的效果。本书涉及卷积神经网络、循环神经网络等核心的技术，并介绍了用于图像数据和文本序列数据的模型。在后半部分，本书介绍了更加高级的使用 TensorFlow 的技巧，并给出了分布式深度学习系统在TensorFlow 下的构建过程以及如何将训练后的模型导出和部署的方法。通过学习本书，你将能够使用 TensorFlow 完成从简单到高级应用系统构建的技术。 本书适合计算机相关专业的学生、软件工程师、深度学习开发者、架构师、CTO 等技术人员阅读。
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基于TensorFlow的深度学习：神经网络、计算机视觉和NLP的理论与实践 [美]马格努斯·埃克曼 周翊民 译 利用深度神经网络的人工神经元和全连接、卷积和循环层等构建先进的架构
本书使用TensorFlow和Keras提供了简洁、注释良好的代码示例，还提供了相应的PyTorch示例，涵盖了工业和学术界关于深度学习的两个主要Python库。最后，介绍了神经结构搜索（NAS），并探索了重要的伦理问题，为进一步学习深度学习提供了资源。
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精通TensorFlow 轻松掌握Google深度学习框架 TensorFlow1.x高级功能 牛津大学教授力荐 迁移学习 生成对抗网络 深度强化学
1.牛津大学物联网课程创建者和首席数据科学家Ajit Jaokar为本书作序并倾情推荐。 2.通过阅读本书，能够深入了解和掌握TensorFlow，并能构建实用的机器学习和深度学习系统。 3.本书涵盖了TensorFlow 1.x的许多高级功能，并涉及很多先进的技术，如迁移学习、深度强化学习、生成对抗网络等。 4.本书提供了大量示例，其代码可以通过GitHub网址下载，具体地址见封面背面。
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TensorFlow是流行的、使用广泛的机器学习框架，它使得每个人都能轻松开发机器学习解决方案。使用TensorFlow 2.0，你将研究一个改进后的框架结构，它提供了大量的新特性，以提升开发者的工作效率和便于开发者使用。本书通过聚焦于开发基于神经网络的解决方案来介绍机器学习。本书通过聚焦于开发基于神经网络的解决方案来介绍机器学习。本书从构建深度学习解决方案所需的概念和技术开始介绍，之后将介绍如何创建分类器、构建目标检测和语义分割神经网络、训练生成式模型，以及使用TensorFlow 2.0的工具（如TensorFlow Datasets和TensorFlow Hub）加速开发过程。学完本书之后，你将能够使用TensorFlow 2.0开发任何机器学习问题的解决方案，并能将它们部署到生产环境之中。你将学到以下内容：? 掌握机器学习和神经网络技术，解决有挑战性的任务。? 使用TensorFlow 2.0的新特
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