TensorFlow机器学习项目实战
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作者(阿根廷)鲁道夫·保林(Rodolfo Bonnin) 著;姚鹏鹏 译
出版社人民邮电出版社
ISBN9787115463623
出版时间2017-11
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数185页
字数245千字
定价49元
货号SC:9787115463623
上书时间2024-10-04
商品详情
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作者简介:
鲁道夫·保林，是一名系统工程师，同时也是阿根廷国立理工大学的博士生。他还在德国斯图加特大学进修过并行编程和图像理解的研究生课程。他从2005年开始研究高性能计算，并在2008年开始研究和实现卷积神经网络，编写过一个同时支持CPU和GPU的神经网络前馈部分。很近，他一直在进行使用神经网络进行欺诈模式检测的工作，目前正在使用ML技术进行信号分类。
内容简介:
TensorFlow是Google所知名品牌的机器学习框架，也是机器学习领域研究和应用的热门对象。《TensorFlow机器学习项目实战》主要介绍如何使用TensorFlow库实现各种各样的模型，旨在降低学习门槛，并为读者解决问题提供详细的方法和指导。《TensorFlow机器学习项目实战》全书共10章，分别介绍了TensorFlow基础知识、聚类、线性回归、逻辑回归、不同的神经网络、规模化运行模型以及库的应用技巧。
目录:
第1章探索和转换数据1
1.1TensorFlow的主要数据结构—张量1
1.1.1张量的属性—阶、形状和类型1
1.1.2创建新的张量3
1.1.3动手工作—与TensorFlow交互4
1.2处理计算工作流—TensorFlow的数据流图5
1.2.1建立计算图5
1.2.2数据供给6
1.2.3变量6
1.2.4保存数据流图6
1.3运行我们的程序—会话8
1.4基本张量方法8
1.4.1简单矩阵运算8
1.4.2序列11
1.4.3张量形状变换12
1.4.4数据流结构和结果可视化—TensorBoard14
1.5从磁盘读取信息18
1.5.1列表格式—CSV18
1.5.2读取图像数据19
1.5.3加载和处理图像20
1.5.4读取标准TensorFlow格式21
1.6小结21
第2章聚类22
2.1从数据中学习—无监督学习22
2.2聚类的概念22
2.3k均值23
2.3.1k均值的机制23
2.3.2算法迭代判据23
2.3.3k均值算法拆解24
2.3.4k均值的优缺点25
2.4k最近邻25
2.4.1k最近邻算法的机制26
2.4.2k-nn的优点和缺点26
2.5有用的库和使用示例27
2.5.1matplotlib绘图库27
2.5.2scikit-learn数据集模块28
2.5.3人工数据集类型28
2.6例1—对人工数据集的k均值聚类29
2.6.1数据集描述和加载29
2.6.2模型架构30
2.6.3损失函数描述和优化
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