Python深度学习 基于TensorFlow
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作者吴茂贵 等
出版社机械工业出版社
ISBN9787111609728
出版时间2018-10
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数329页
定价79元
货号SC:9787111609728
上书时间2024-06-25
商品详情
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作者简介:
吴茂贵，BI和大数据专家，就职于中国外汇交易中心，在BI、数据挖掘与分析、数据仓库、机器学习等领域有超过20年的工作经验，在Spark机器学习、TensorFlow深度学习领域大量的实践经验。
王冬，任职于博世（中国）投资有限公司，负责Bosch企业BI及工业4.0相关大数据和数据挖掘项目。对机器学习、人工智能有多年实践经验。
李涛，参与过多个人工智能项目，如研究开发服务机器人、无人售后店等项目。熟悉python、caffe、TensorFlow等，对深度学习、尤其对计算机视觉方面有较深理解。
杨本法，不错算法工程师，在机器学习、文本挖掘、可视化等领域有多年实践经验。熟悉Hadoop、Spark生态圈的相关技术，对Python有丰富的实战经验。
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精彩内容:
内容简介:
本书共22章，分为三个部分。靠前部分（~5章）为Python及应用数学基础部分，介绍Python和TensorFlow的基石Numpy，深度学习框架的鼻祖Theano，以及机器学习、深度学习算法应用数学基础等内容。第二部分（第6~20章）为深度学习理论与应用部分，介绍机器学习的经典理论和算法，深度学习理论及方法，TensorFlow基于CPU、GPU版本的安装及使用、TensorFlow基础、TensorFlow的一些新API，深度学习中神经网络方面的模型及TensorFlow实战案例，TensorFlow的不错封装，TensorFlow综合实战案例等内容。第三部分（第21~22章）为扩展部分，介绍强化学习、生成式对抗网络等内容。
目录:
前言
第一部分 Python及应用数学基础
第1章 NumPy常用操作 2
1.1 生成ndarray的几种方式 3
1.2 存取元素 5
1.3 矩阵操作 6
1.4 数据合并与展平 7
1.5 通用函数 9
1.6 广播机制 11
1.7 小结 12
第2章 Theano基础 13
2.1 安装 14
2.2 符号变量 15
2.3 符号计算图模型 17
2.4 函数 18
2.5 条件与循环 21
2.6 共享变量 23
2.7 小结 24
第3章 线性代数 25
3.1 标量、向量、矩阵和张量 25
3.2 矩阵和向量运算 28
3.3 特殊矩阵与向量 29
3.4 线性相关性及向量空间 31
3.5 范数 32
3.6 特征值分解 33
3.7 奇异值分解 34
3.8 迹运算 35
3.9 实例：用Python实现主成分分析 36
3.10 小结 39
第4章 概率与信息论 40
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