TensorFlow机器学习
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作者(美)尼山特·舒克拉(Nishant Shukla)
出版社机械工业出版社
ISBN9787111636120
出版时间2019-11
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数200页
字数294千字
定价69元
货号SC:9787111636120
上书时间2024-10-04
商品详情
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精彩内容:
内容简介:
《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。
目录:
原书序
原书前言
第一部分 机器学习套装
第1章 机器学习旅程 2
1.1 机器学习基础 3
1.1.1 参数 5
1.1.2 学习和推理 6
1.2 数据表示和特征 7
1.3 距离度量 11
1.4 学习类型 12
1.4.1 监督学习 12
1.4.2 无监督学习 14
1.4.3 强化学习 14
1.5 TensorFlow 15
1.6 余下的章节 17
1.7 小结 18
第2章 TensorFlow基础 19
2.1 保证TensorFlow运行 21
2.2 张量表示 21
2.3 创建运算 25
2.4 使用session执行运算 27
2.4.1 将代码理解为图 28
2.4.2 设置session的配置项 28
2.5 使用Jupyter写代码 30
2.6 使用变量 32
2.7 保存和加载变量 34
2.8 使用TensorBoard可视化数据 35
2.8.1 实现一个移动平均算法 36
2.8.2 可视化移动平均算法 37
2.9 小结 39
第二部分 核心学习算法
第3章 线性回归及其他 42
3.1 形式化定义 43
3.1.1 如何知道回归算法在起作用 45
3.2 线性回归 46
3.3 多项式模型 50
3.4 正则化 52
3.5 线性回归的应用 55
3.6 小结 56
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