PYTHON+TENSORFLOW机器学习实战
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作者李鸥编著
出版社清华大学出版社
ISBN9787302522607
出版时间2019-06
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定价79元
货号1201895183
上书时间2024-06-28
商品详情
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作者简介
李鸥，计算机科学硕士，曾就职支付宝，现任职某央企研究院。致力于人工智能的研究，对机器学习的原理、开发框架及其在不同场景中的应用有浓烈兴趣，在图形识别、文本识别、语音识别、数据挖掘方面有丰富实践经验，参与基于机器学习的用户行为分析及某省部级项目研究。
目录
章 机器学习概述
1.1 人工智能 1
1.2 机器学习 2
1.2.1 机器学习的发展 2
1.2.2 机器学习的分类 3
1.2.3 机器学习的经典算法 4
1.2.4 机器学习入门 6
1.3 TensorFlow简介 6
1.3.1 主流框架的对比 7
1.3.2 TensorFlow的发展 9
1.3.3 使用TensorFlow的公司 10
1.4 TensorFlow环境准备 10
1.4.1 Windows环境 11
1.4.2 Linux环境 21
1.4.3 Mac OS环境 22
1.5 常用的第三方模块 22
1.6 本章小结 23
第2章 TensorFlow基础
2.1 TensorFlow基础框架 24
2.1.1 系统框架 24
2.1.2 系统的特性 26
2.1.3 编程模型 27
2.1.4 编程特点 28
2.2 TensorFlow源代码结构分析 30
2.2.1 源代码下载 30
2.2.2 TensorFlow目录结构 30
2.2.3 重点目录 31
2.3 TensorFlow基本概念 33
2.3.1 Tensor 33
2.3.2 Variable 34
2.3.3 Placeholder 35
2.3.4 Session 36
2.3.5 Operation 36
2.3.6 Queue 37
2.3.7 QueueRunner 38
2.3.8 Coordinator 39
2.4 个TensorFlow示例 40
2.4.1 典型应用 41
2.4.2 运行TensorFlow示例 43
2.5 TensorBoard可视化 45
2.5.1 SCALARS面板 45
2.5.2 GRAPHS面板 47
2.5.3 IMAGES面板 48
2.5.4 AUDIO面板 49
2.5.5 DISTRIBUTIONS面板 49
2.5.6 HISTOGRAMS面板 49
2.5.7 PROJECTOR面板 50
2.6 本章小结 50
第3章 TensorFlow进阶
3.1 加载数据 51
3.1.1 预加载数据 51
3.1.2 填充数据 51
3.1.3 从CSV文件读取数据 52
3.1.4 读取TFRecords数据 54
3.2 存储和加载模型 58
3.2.1 存储模型 58
3.2.2 加载模型 59
3.3 评估和优化模型 60
3.3.1 评估指标的介绍与使用 60
3.3.2 模型调优的主要方法 61
3.4 本章小结 63
第4章 线性模型
4.1 常见的线性模型 64
4.2 一元线性回归 65
4.2.1 生成训练数据 65
4.2.2 定义训练模型 66
4.2.3 进行数据训练 66
4.2.4 运行总结 67
4.3 多元线性回归 68
4.3.1 二元线性回归算法简介 68
4.3.2 生成训练数据 69
4.3.3 定义训练模型 70
4.3.4 进行数据训练 70
4.3.5 运行总结 70
4.4 逻辑回归 71
4.4.1 逻辑回归算法简介 71
4.4.2 生成训练数据 73
4.4.3 定义训练模型 74
4.4.4 进行数据训练 74
4.4.5 运行总结 75
4.5 本章小结 76
第5章 支持向量机
5.1 支持向量机简介 77
5.1.1 SVM基本型 77
5.1.2 SVM核函数简介 79
5.2 拟合线性回归 80
5.2.1 生成训练数据 80
5.2.2 定义训练模型 81
5.2.3 进行数据训练 81
5.2.4 运行总结 82
5.3 拟合逻辑回归 83
5.3.1 生成训练数据 83
5.3.2 定义训练模型 84
5.3.3 进行数据训练 85
5.3.4 运行总结 86
5.4 非线性二值分类 87
5.4.1 生成训练数据 87
5.4.2 定义训练模型 88
5.4.3 进行数据训练 89
5.4.4 运行总结 89
5.5 非线性多类分类 91
5.5.1 生成训练数据 91
5.5.2 定义训练模型 92
5.5.3 进行数据训练 93
5.5.4 运行总结 94
5.6 本章小结 95
第6章 神经网络
6.1 神经网络简介 96
6.1.1 神经元模型 97
6.1.2 神经网络层 100
6.2 拟合线性回归问题 102
6.2.1 生成训练数据 102
6.2.2 定义神经网络模型 102
6.2.3 进行数据训练 103
6.2.4 运行总结 104
6.3 MNIST数据集 104
6.3.1 MNIST数据集简介 105
6.3.2 数据集图片文件 105
6.3.3 数据集标记文件 106
6.4 全连接神经网络 106
6.4.1 加载MNIST训练数据 106
6.4.2 构建神经网络模型 107
6.4.3 进行数据训练 108
6.4.4 评估模型 109
6.4.5 构建多层神经网络模型 110
6.4.6 可视化多层神经网络模型 111
6.5 卷积神经网络 113
6.5.1 卷积神经网络简介 114
6.5.2 卷积层 115
6.5.3 池化层 119
6.5.4 全连接神经网络层 121
6.5.5 卷积神经网络的发展 121
6.6 通过卷积神经网络处理MNIST 122
6.6.1 加载MNIST训练数据 122
6.6.2 构建卷积神经网络模型 123
6.6.3 进行数据训练 127
6.6.4 评估模型 127
6.7 循环神经网络 128
6.7.1 循环神经网络简介 128
6.7.2 基本循环神经网络 129
6.7.3 长短期记忆网络 131
6.7.4 双向循环神经网络简介 134
6.8 通过循环神经网络处理MNIST 135
6.8.1 加载MNIST训练数据 136
6.8.2 构建神经网络模型 136
6.8.3 进行数据训练及评估模型 137
6.9 递归神经网络 138
6.9.1 递归神经网络简介 138
6.9.2 递归神经网络的应用 139
6.10 本章小结 140
第7章 无监督学习
7.1 无监督学习简介 141
7.1.1 聚类模型 141
7.1.2 自编码网络模型 142
7.2 K均值聚类 142
7.2.1 K均值聚类算法简介 142
7.2.2 K均值聚类算法实践 144
7.3 自编码网络 147
7.3.1 自编码网络简介 147
7.3.2 自编码网络实践 148
7.4 本章小结 151
第8章 自然语言文本处理
8.1 自然语言文本处理简介 152
8.1.1 处理模型的选择 152
8.1.2 文本映射 153
8.1.3 TensorFlow文本处理的一般步骤 156
8.2 学写唐诗 157
8.2.1 数据预处理 157
8.2.2 生成训练模型 158
8.2.3 评估模型 160
8.3 智能影评分类 163
8.3.1 CBOW嵌套模型 163
8.3.2 构建影评分类模型 167
8.3.3 训练评估影评分类模型 169
8.4 智能聊天机器人 170
8.4.1 Attention机制的Seq2Seq模型 170
8.4.2 数据预处理 173
8.4.3 构建智能聊天机器人模型 174
8.4.4 训练模型 177
8.4.5 评估模型 179
8.5 本章小结 180
第9章 语音处理
9.1 语音处理简介 181
9.1.1 语音识别模型 181
9.1.2 语音合成模型 183
9.2 听懂数字 183
9.2.1 数据预处理 184
9.2.2 构建识别模型 185
9.2.3 训练模型 185
9.2.4 评估模型 185
9.3 听懂中文 185
9.3.1 数据预处理 186
9.3.2 构建识别模型 188
9.3.3 训练模型 191
9.3.4 评估模型 191
9.4 语音合成 192
9.4.1 Tacotron模型 192
9.4.2 编码器模块 193
9.4.3 解码器模块 196
9.4.4 后处理模块 197
9.5 本章小结 197
0章 图像处理
10.1 机器学习的图像处理简介 198
10.1.1 图像修复 198
10.1.2 图像物体识别与检测 199
10.1.3 图像问答 201
10.2 图像物体识别 201
10.2.1 数据预处理 201
10.2.2 生成训练模型 203
10.2.3 训练模型 205
10.2.4 评估模型 206
10.3 图片验证码识别 208
10.3.1 验证码的生成 208
10.3.2 数据预处理 209
10.3.3 生成训练模型 211
10.3.4 训练模型 212
10.3.5 评估模型 213
10.4 图像物体检测 214
10.4.1 物体检测系统 214
10.4.2 物体检测系统实践 215
10.5 看图说话 217
10.5.1 看图说话原理 218
10.5.2 看图说话模型的构建 218
10.5.3 看图说话模型的训练 220
10.5.4 评估模型 221
10.6 本章小结 222
1章 人脸识别
11.1 人脸识别简介 223
11.1.1 人脸图像采集 223
11.1.2 人脸检测 224
11.1.3 人脸图像预处理 224
11.1.4 人脸关键点检测 224
11.1.5 人脸特征提取 224
11.1.6 人脸比对 225
11.1.7 人脸属性检测 225
11.2 人脸验证 225
11.2.1 数据预处理 226
11.2.2 运行FaceNet模型 226
11.2.3 实现人脸验证 229
11.3 性别和年龄的识别 231
11.3.1 Adience数据集 231
11.3.2 数据预处理 232
11.3.3 生成训练模型 233
11.3.4 训练模型 235
11.3.5 评估模型 236
11.4 本章小结 237
内容摘要
《Python+TensorFlow机器学习实战》通过开发实例和项目案例，详细介绍TensorFlow开发所涉及的主要内容。书中的每个知识点都通过实例进行通俗易懂的讲解，便于读者轻松掌握有关TensorFlow开发的内容和技巧，并能够得心应手地使用TensorFlow进行开发。
《Python+TensorFlow机器学习实战》内容共分为11章，首先介绍TensorFlow的基本知识，通过实例逐步深入地讲解线性回归、支持向量机、神经网络算法和无监督学习等常见的机器学习算法模型。然后通过TensorFlow在自然语言文本处理、语音识别、图形识别和人脸识别等方面的成功应用讲解TensorFlow的实际开发过程。
《Python+TensorFlow机器学习实战》适合有一定Python基础的工程师阅读；对于有一定基础的读者，可通过《Python+TensorFlow机器学习实战》快速地将TensorFlow应用到实际开发中；对于高等院校的学生和培训机构的学员，《Python+TensorFlow机器学习实战》也是入门和实践机器学习的很好教材。
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2015年11月9日，谷歌在GitHub上开源了TensorFlow框架，该框架是谷歌的机器学习框架，具有高度的灵活性和可移植性。在TensorFlow中，将各种经典算法特别是神经网络模型组织成一个平台，能够让我们更便捷地在目标领域实践机器学习算法。
TensorFlow作为最流行的机器学习框架之一，具有对Python语言的良好支持，这有效降低了进行机器学习开发的门槛，让更多的工程师能够以低成本投身到人工智能的浪潮中。TensorFlow框架能够支持CPU、GPU或Google TPU等硬件环境，让机器学习能够便捷地移植到各种环境中。
《Python+TensorFlow机器学习实战》将全面阐述TensorFlow机器学习框架的原理、概念，详细讲解线性回归、支持向量机、神经网络算法和无监督学习等常见的机器学习算法模型，并通过TensorFlow在自然语言文本处理、语音识别、图形识别和人脸识别等方面的成功应用来讲解TensorFlow的实际开发过程。《Python+TensorFlow机器学习实战》在语言上力求幽默直白、轻松活泼，避免云山雾罩、晦涩难懂。在讲解形式上图文并茂，由浅入深，抽丝剥茧。通过阅读《Python+TensorFlow机器学习实战》，读者可以少走很多弯路，快速上手TensorFlow开发。
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《Python+TensorFlow机器学习实战》对每一个知识点都以实际应用的形式进行讲解，帮助读者理解和掌握相关的开发技术。《Python+TensorFlow机器学习实战》还在最后提供了TensorFlow在图形识别、文本识别和语音识别等方面成功应用的实例，帮助读者提高实战水平。
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《Python+TensorFlow机器学习实战》针对目前发布的TensorFlow的常用版本1.3进行讲解，并涉及1.6版本的变化，摒弃了以前版本中不再使用的功能，以适应技术的发展趋势。
4. 举一反三
《Python+TensorFlow机器学习实战》写作由浅入深、从易到
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