深度學習之TensorFlow：入門、原理與進階實戰 計算機與互聯網 書…|7436497 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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李金洪 著

圖書標籤:

• 深度學習
• TensorFlow
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齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111590057

商品編碼：25605687819

齣版時間：2018-03-01

書[0名0]：	深度[0學0]習之TensorFlow：入門、原理與進階實戰|7436497
圖書定價：	99元
圖書作者：	李金洪
齣版社：	[1機1] 械工業齣版社
齣版日期：	2018/3/1 0:00:00
ISBN號：	9787111590057
開本：	16開
頁數：	0
版次：	1-1

目錄

配套[0學0]習資源 前言 [0第0]1篇 深度[0學0]習與TensorFlow基礎 [0第0]1章 快速瞭解人工智能與TensorFlow 2 1.1 什麼是深度[0學0]習 2 1.2 TensorFlow是做什麼的 3 1.3 TensorFlow的特點 4 1.4 其他深度[0學0]習框架特點及介紹 5 1.5 如何通過本書[0學0]好深度[0學0]習 6 1.5.1 深度[0學0]習怎麼[0學0] 6 1.5.2 如何[0學0]習本書 7 [0第0]2章 搭建開發環境 8 2.1 下載及安裝Anaconda開發工具 8 2.2 在Windows平颱下載及安裝TensorFlow 11 2.3 GPU版本的安裝方[0法0] 12 2.3.1 安裝CUDA軟件包 12 2.3.2 安裝cuDNN庫 13 2.3.3 測試顯卡 14 2.4 熟悉Anaconda 3開發工具 15 2.4.1 快速瞭解Spyder 16 2.4.2 快速瞭解Jupyter [0No0]tebook 18 [0第0]3章 TensorFlow基本開發步驟——以邏輯迴歸擬閤二維數據為例 19 3.1 實例1：從一組看似混亂的數據中找齣y≈2x的規律 19 3.1.1 準備數據 20 3.1.2 搭建模型 21 3.1.3 迭代訓練模型 23 3.1.4 使用模型 25 3.2 模型是如何訓練齣來的 25 3.2.1 模型裏的內容及意義 25 3.2.2 模型內部的數據流嚮 26 3.3 瞭解TensorFlow開發的基本步驟 27 3.3.1 定義輸入節點的方[0法0] 27 3.3.2 實例2：通過字典類型定義輸入節點 28 3.3.3 實例3：直接定義輸入節點 28 3.3.4 定義“[0學0]習參數”的變量 29 3.3.5 實例4：通過字典類型定義“[0學0]習參數” 29 3.3.6 定義“運算” 29 3.3.7 [0優0]化函數，[0優0]化目標 30 3.3.8 初始化所有變量 30 3.3.9 迭代更新參數到[0優0]解 31 3.3.10 測試模型 31 3.3.11 使用模型 31 [0第0]4章 TensorFlow編程基礎 32 4.1 編程模型 32 4.1.1 瞭解模型的運行 [1機1] 製 33 4.1.2 實例5：編寫hello world程序演示session的使用 34 4.1.3 實例6：演示with session的使用 35 4.1.4 實例7：演示注入 [1機1] 製 35 4.1.5 建立session的其他方[0法0] 36 4.1.6 實例8：使用注入 [1機1] 製獲取節點 36 4.1.7 指定GPU運算 37 4.1.8 設置GPU使用資源 37 4.1.9 保存和載入模型的方[0法0]介紹 38 4.1.10 實例9：保存/載入綫性迴歸模型 38 4.1.11 實例10：分析模型內容，演示模型的其他保存方[0法0] 40 4.1.12 檢查點（Checkpoint） 41 4.1.13 實例11：為模型添加保存檢查點 41 4.1.14 實例12：更簡便地保存檢查點 44 4.1.15 模型操作常用函數總結 45 4.1.16 TensorBoard可視化介紹 45 4.1.17 實例13：綫性迴歸的TensorBoard可視化 46 4.2 TensorFlow基礎類型定義及操作函數介紹 48 4.2.1 張量及操作 49 4.2.2 算術運算函數 55 4.2.3 矩陣相關的運算 56 4.2.4 復數操作函數 58 4.2.5 規約計算 59 4.2.6 分割 60 4.2.7 序列比較與索引提取 61 4.2.8 錯誤類 62 4.3 共享變量 62 4.3.1 共享變量用途 62 4.3.2 使用get-variable獲取變量 63 4.3.3 實例14：演示get_variable和Variable的區彆 63 4.3.4 實例15：在特定的作用域下獲取變量 65 4.3.5 實例16：共享變量功能的實現 66 4.3.6 實例17：初始化共享變量的作用域 67 4.3.7 實例18：演示作用域與操作符的受限範圍 68 4.4 實例19：圖的基本操作 70 4.4.1 建立圖 70 4.4.2 獲取張量 71 4.4.3 獲取節點操作 72 4.4.4 獲取元素列錶 73 4.4.5 獲取對象 73 4.4.6 練習題 74 4.5 配置分布式TensorFlow 74 4.5.1 分布式TensorFlow的角色及原理 74 4.5.2 分布部署TensorFlow的具體方[0法0] 75 4.5.3 實例20：使用TensorFlow實現分布式部署訓練 75 4.6 動態圖（Eager） 81 4.7 數據集（tf.data） 82 [0第0]5章 識彆圖中模糊的手寫數字（實例21） 83 5.1 導入圖片數據集 84 5.1.1 MNIST數據集介紹 84 5.1.2 下載並安裝MNIST數據集 85 5.2 分析圖片的特點，定義變量 87 5.3 構建模型 87 5.3.1 定義[0學0]習參數 87 5.3.2 定義輸齣節點 88 5.3.3 定義反嚮傳播的結構 88 5.4 訓練模型並輸齣中間狀態參數 89 5.5 測試模型 90 5.6 保存模型 91 5.7 讀取模型 92 [0第0]2篇 深度[0學0]習基礎——神經網絡 [0第0]6章 單個神經元 96 6.1 神經元的擬閤原理 96 6.1.1 正嚮傳播 98 6.1.2 反嚮傳播 98 6.2 激活函數——加入非綫性因素，解決綫性模型缺陷 99 6.2.1 Sigmoid函數 99 6.2.2 Tanh函數 100 6.2.3 ReLU函數 101 6.2.4 Swish函數 103 6.2.5 激活函數總結 103 6.3 softmax算[0法0]——處理分類問題 103 6.3.1 什麼是softmax 104 6.3.2 softmax原理 104 6.3.3 常用的分類函數 105 6.4 損失函數——用真實值與預測值的距離來指導模型的收斂方嚮 105 6.4.1 損失函數介紹 105 6.4.2 TensorFlow中常見的loss函數 106 6.5 softmax算[0法0]與損失函數的綜閤應用 108 6.5.1 實例22：交叉熵實驗 108 6.5.2 實例23：one_hot實驗 109 6.5.3 實例24：sparse交叉熵的使用 110 6.5.4 實例25：計算loss值 110 6.5.5 練習題 111 6.6 梯度下降——讓模型逼近小偏差 111 6.6.1 梯度下降的作用及分類 111 6.6.2 TensorFlow中的梯度下降函數 112 6.6.3 退化[0學0]習率——在訓練的速度與精度之間找到平衡 113 6.6.4 實例26：退化[0學0]習率的用[0法0]舉例 114 6.7 初始化[0學0]習參數 115 6.8 單個神經元的擴展——Maxout網絡 116 6.8.1 Maxout介紹 116 6.8.2 實例27：用Maxout網絡實現MNIST分類 117 6.9 練習題 118 [0第0]7章 多層神經網絡——解決非綫性問題 119 7.1 綫性問題與非綫性問題 119 7.1.1 實例28：用綫性單分邏輯迴歸分析腫瘤是良性還是惡性的 119 7.1.2 實例29：用綫性邏輯迴歸處理多分類問題 123 7.1.3 認識非綫性問題 129 7.2 使用隱藏層解決非綫性問題 130 7.2.1 實例30：使用帶隱藏層的神經網絡擬閤異或操作 130 7.2.2 非綫性網絡的可視化及其意義 133 7.2.3 練習題 135 7.3 實例31：利用全連接網絡將圖片進行分類 136 7.4 全連接網絡訓練中的[0優0]化技巧 137 7.4.1 實例32：利用異或數據集演示過擬閤問題 138 7.4.2 正則化 143 7.4.3 實例33：通過正則化改善過擬閤情況 144 7.4.4 實例34：通過增[0大0]數據集改善過擬閤 145 7.4.5 練習題 146 7.4.6 dropout——訓練過程中，將部分神經單元暫時丟棄 146 7.4.7 實例35：為異或數據集模型添加dropout 147 7.4.8 實例36：基於退化[0學0]習率dropout技術來擬閤異或數據集 149 7.4.9 全連接網絡的深淺關係 150 7.5 練習題 150 [0第0]8章 捲積神經網絡——解決參數太多問題 151 8.1 全連接網絡的局限性 151 8.2 理解捲積神經網絡 152 8.3 網絡結構 153 8.3.1 網絡結構描述 153 8.3.2 捲積操作 155 8.3.3 池化層 157 8.4 捲積神經網絡的相關函數 158 8.4.1 捲積函數tf.nn.conv2d 158 8.4.2 padding規則介紹 159 8.4.3 實例37：捲積函數的使用 160 8.4.4 實例38：使用捲積提取圖片的輪廓 165 8.4.5 池化函數tf.nn.max_pool（avg_pool） 167 8.4.6 實例39：池化函數的使用 167 8.5 使用捲積神經網絡對圖片分類 170 8.5.1 CIFAR介紹 171 8.5.2 下載CIFAR數據 172 8.5.3 實例40：導入並顯示CIFAR數據集 173 8.5.4 實例41：顯示CIFAR數據集的原始圖片 174 8.5.5 cifar10_input的其他功能 176 8.5.6 在TensorFlow中使用queue 176 8.5.7 實例42：協調器的用[0法0]演示 178 8.5.8 實例43：為session中的隊列加上協調器 179 8.5.9 實例44：建立一個帶有全局平均池化層的捲積神經網絡 180 8.5.10 練習題 183 8.6 反捲積神經網絡 183 8.6.1 反捲積神經網絡的應用場景 184 8.6.2 反捲積原理 184 8.6.3 實例45：演示反捲積的操作 185 8.6.4 反池化原理 188 8.6.5 實例46：演示反池化的操作 189 8.6.6 實例47：演示gradients基本用[0法0] 192 8.6.7 實例48：使用gradients對多個式子求多變量偏導 192 8.6.8 實例49：演示梯度停止的實現 193 8.7 實例50：用反捲積技術復原捲積網絡各層圖像 195 8.8 善用函數封裝庫 198 8.8.1 實例51：使用函數封裝庫重寫CIFAR捲積網絡 198 8.8.2 練習題 201 8.9 深度[0學0]習的模型訓練技巧 201 8.9.1 實例52：[0優0]化捲積核技術的演示 201 8.9.2 實例53：多通道捲積技術的演示 202 8.9.3 批量歸一化 204 8.9.4 實例54：為CIFAR圖片分類模型添加BN 207 8.9.5 練習題 209 [0第0]9章 循環神經網絡——具有記憶功能的網絡 210 9.1 瞭解RNN的工作原理 210 9.1.1 瞭解人的記憶原理 210 9.1.2 RNN網絡的應用[0領0]域 212 9.1.3 正嚮傳播過程 212 9.1.4 隨時間反嚮傳播 213 9.2 簡單RNN 215 9.2.1 實例55：簡單循環神經網絡實現——裸寫一個退位減[0法0]器 215 9.2.2 實例56：使用RNN網絡擬閤迴聲信號序列 220 9.3 循環神經網絡（RNN）的改進 225 9.3.1 LSTM網絡介紹 225 9.3.2 窺視孔連接（Peephole） 228 9.3.3 帶有映射輸齣的STMP 230 9.3.4 基於梯度剪輯的cell 230 9.3.5 GRU網絡介紹 230 9.3.6 Bi-RNN網絡介紹 231 9.3.7 基於神經網絡的時序類分類CTC 232 9.4 TensorFlow實戰RNN 233 9.4.1 TensorFlow中的cell類 233 9.4.2 通過cell類構建RNN 234 9.4.3 實例57：構建單層LSTM網絡對MNIST數據集分類 239 9.4.4 實例58：構建單層GRU網絡對MNIST數據集分類 240 9.4.5 實例59：創建動態單層RNN網絡對MNIST數據集分類 240 9.4.6 實例60：靜態多層LSTM對MNIST數據集分類 241 9.4.7 實例61：靜態多層RNN-LSTM連接GRU對MNIST數據集分類 242 9.4.8 實例62：動態多層RNN對MNIST數據集分類 242 9.4.9 練習題 243 9.4.10 實例63：構建單層動態[0[0雙0]0]嚮RNN對MNIST數據集分類 243 9.4.11 實例64：構建單層靜態[0[0雙0]0]嚮RNN對MNIST數據集分類 244 9.4.12 實例65：構建多層[0[0雙0]0]嚮RNN對MNIST數據集分類 246 9.4.13 實例66：構建動態多層[0[0雙0]0]嚮RNN對MNIST數據集分類 247 9.4.14 初始化RNN 247 9.4.15 [0優0]化RNN 248 9.4.16 實例67：在GRUCell中實現LN 249 9.4.17 CTC網絡的loss——ctc_loss 251 9.4.18 CTCdecoder 254 9.5 實例68：利用BiRNN實現語音識彆 255 9.5.1 語音識彆背景 255 9.5.2 獲取並整理樣本 256 9.5.3 訓練模型 265 9.5.4 練習題 272 9.6 實例69：利用RNN訓練語言模型 273 9.6.1 準備樣本 273 9.6.2 構建模型 275 9.7 語言模型的係統[0學0]習 279 9.7.1 統計語言模型 279 9.7.2 詞嚮量 279 9.7.3 word2vec 281 9.7.4 實例70：用CBOW模型訓練自己的word2vec 283 9.7.5 實例71：使用指定侯選采樣本訓練word2vec 293 9.7.6 練習題 296 9.8 處理Seq2Seq任務 296 9.8.1 Seq2Seq任務介紹 296 9.8.2 Encoder-Decoder框架 297 9.8.3 實例72：使用basic_rnn_seq2seq擬閤麯綫 298 9.8.4 實例73：預測[0當0]天的股票價格 306 9.8.5 基於注意力的Seq2Seq 310 9.8.6 實例74：基於Seq2Seq注意力模型實現中英文 [1機1] 器翻譯 313 9.9 實例75：製作一個簡單的聊天 [1機1] 器人 339 9.9.1 構建項目框架 340 9.9.2 準備聊天樣本 340 9.9.3 預處理樣本 340 9.9.4 訓練樣本 341 9.9.5 測試模型 342 9.10 時間序列的高級接口TFTS 344 [0第0]10章 自編碼網絡——能夠自[0學0]習樣本特徵的網絡 346 10.1 自編碼網絡介紹及應用 346 10.2 簡單的自編碼網絡 347 10.3 自編碼網絡的代碼實現 347 10.3.1 實例76：提取圖片的特徵，並利用特徵還原圖片 347 10.3.2 綫性解碼器 351 10.3.3 實例77：提取圖片的二維特徵，並利用二維特徵還原圖片 351 10.3.4 實例78：實現捲積網絡的自編碼 356 10.3.5 練習題 358 10.4 去噪自編碼 359 10.5 去噪自編碼網絡的代碼實現 359 10.5.1 實例79：使用去噪自編碼網絡提取MNIST特徵 359 10.5.2 練習題 363 10.6 棧式自編碼 364 10.6.1 棧式自編碼介紹 364 10.6.2 棧式自編碼在深度[0學0]習中的意義 365 10.7 深度[0學0]習中自編碼的常用方[0法0] 366 10.7.1 代替和級聯 366 10.7.2 自編碼的應用場景 366 10.8 去噪自編碼與棧式自編碼的綜閤實現 366 10.8.1 實例80：實現去噪自編碼 367 10.8.2 實例81：添加模型存儲支持分布訓練 375 10.8.3 小心分布訓練中的“坑” 376 10.8.4 練習題 377 10.9 變分自編碼 377 10.9.1 什麼是變分自編碼 377 10.9.2 實例82：使用變分自編碼模擬生成MNIST數據 377 10.9.3 練習題 384 10.10 條件變分自編碼 385 10.10.1 什麼是條件變分自編碼 385 10.10.2 實例83：使用標簽指導變分自編碼網絡生成MNIST數據 385 [0第0]3篇 深度[0學0]習進階 [0第0]11章 深度神經網絡 392 11.1 深度神經網絡介紹 392 11.1.1 深度神經網絡起源 392 11.1.2 經典模型的特點介紹 393 11.2 GoogLeNet模型介紹 394 11.2.1 MLP捲積層 394 11.2.2 全局均值池化 395 11.2.3 Inception 原始模型 396 11.2.4 Inception v1模型 396 11.2.5 Inception v2模型 397 11.2.6 Inception v3模型 397 11.2.7 Inception v4模型 399 11.3 殘差網絡（ResNet） 399 11.3.1 殘差網絡結構 399 11.3.2 殘差網絡原理 400 11.4 Inception-ResNet-v2結構 400 11.5 TensorFlow中的圖片分類模型庫——slim 400 11.5.1 獲取models中的slim模塊代碼 401 11.5.2 models中的Slim目錄結構 401 11.5.3 slim中的數據集處理 403 11.5.4 實例84：利用slim讀取TFRecord中的數據 405 11.5.5 在slim中訓練模型 407 11.6 使用slim中的深度網絡模型進行圖像的識彆與檢測 410 11.6.1 實例85：調用Inception_ResNet_v2模型進行圖像識彆 410 11.6.2 實例86：調用VGG模型進行圖像檢測 413 11.7 實物檢測模型庫——Object Detection API 417 11.7.1 準備工作 418 11.7.2 實例87：調用Object Detection API進行實物檢測 421 11.8 實物檢測[0領0]域的相關模型 425 11.8.1 RCNN基於捲積神經網絡特徵的區域方[0法0] 426 11.8.2 SPP-Net：基於空間金字塔池化的[0優0]化RCNN方[0法0] 426 11.8.3 Fast-R-CNN快速的RCNN模型 426 11.8.4 YOLO：能夠一次性預測多個位置和類彆的模型 427 11.8.5 SSD：比YOLO更快更準的模型 428 11.8.6 YOLO2：YOLO的升級版模型 428 11.9 [1機1] 器自己設計的模型（NASNet） 428 [0第0]12章 對抗神經網絡（GAN） 430 12.1 GAN的理論[0知0]識 430 12.1.1 生成式模型的應用 431 12.1.2 GAN的訓練方[0法0] 431 12.2 DCGAN——基於深度捲積的GAN 432 12.3 InfoGAN和ACGAN：指定類彆生成模擬樣本的GAN 432 12.3.1 InfoGAN：帶有隱含信息的GAN 432 12.3.2 AC-GAN：帶有輔助分類信息的GAN 433 12.3.3 實例88：構建InfoGAN生成MNIST模擬數據 434 12.3.4 練習題 440 12.4 AEGAN：基於自編碼器的GAN 441 12.4.1 AEGAN原理及用途介紹 441 12.4.2 實例89：使用AEGAN對MNIST數據集壓縮特徵及重建 442 12.5 WGAN-GP：更容易訓練的GAN 447 12.5.1 WGAN：基於推土 [1機1] 距離原理的GAN 448 12.5.2 WGAN-GP：帶梯度懲罰項的WGAN 449 12.5.3 實例90：構建WGAN-GP生成MNIST數據集 451 12.5.4 練習題 455 12.6 LSGAN（小乘二GAN）：具有WGAN 同樣效果的GAN 455 12.6.1 LSGAN介紹 455 12.6.2 實例91：構建LSGAN生成MNIST模擬數據 456 12.7 GAN-cls：具有匹配感[0知0]的判彆器 457 12.7.1 GAN-cls的具體實現 458 12.7.2 實例92：使用GAN-cls技術實現生成標簽匹配的模擬數據 458 12.8 SRGAN——適用於[0超0]分辨率重建的GAN 461 12.8.1 [0超0]分辨率技術 461 12.8.2 實例93：ESPCN實現MNIST數據集的[0超0]分辨率重建 463 12.8.3 實例94：ESPCN實現flowers數據集的[0超0]分辨率重建 466 12.8.4 實例95：使用殘差網絡的ESPCN 472 12.8.5 SRGAN的原理 477 12.8.6 實例96：使用SRGAN實現flowers數據集的[0超0]分辨率修復 477 12.9 GAN網絡的高級接口TFGAN 485 12.10 總結 486

《Python數據科學實戰指南》 內容簡介： 在當今信息爆炸的時代，數據已成為驅動商業決策、科學研究乃至社會進步的核心要素。掌握數據分析、可視化和建模的能力，已不再是少數專業人士的專屬技能，而是越來越多人必備的核心競爭力。《Python數據科學實戰指南》旨在為廣大讀者提供一套係統、全麵且極具實踐性的Python數據科學入門與進階的學習路徑。本書從零開始，循序漸進，通過大量貼閤實際的應用案例，幫助讀者快速掌握Python在數據科學領域的強大工具和核心技術，從而能夠獨立完成從數據獲取、清洗、分析到模型構建和結果呈現的全過程。 本書共分為四個主要部分，層層遞進，確保讀者能夠牢固掌握各項知識點並融會貫通。 第一部分：Python數據科學基礎 本部分是整個學習旅程的基石。我們首先會引導讀者快速熟悉Python語言的基礎語法，包括變量、數據類型、運算符、控製流（條件語句、循環語句）以及函數等。即使是初學者，也能通過本部分快速上手，建立起編程的基本概念。 隨後，我們將重點介紹Python在數據科學領域兩大核心庫：NumPy和Pandas。NumPy以其高效的多維數組對象和數學函數庫，為我們進行數值計算奠定瞭堅實的基礎。讀者將學習如何創建和操作NumPy數組，理解其廣播機製，並掌握常用的數學統計函數。 Pandas庫則是數據科學領域不可或缺的數據處理和分析利器。本書將詳細講解Pandas的Series和DataFrame對象，這是進行結構化數據操作的核心。讀者將學習如何進行數據的讀取與寫入（如CSV、Excel文件），如何進行數據的索引、切片與選擇，如何進行缺失值處理、數據類型轉換，以及如何進行數據的閤並、連接與分組聚閤等關鍵操作。通過 Pandas，我們將學會如何將原始、雜亂的數據轉化為乾淨、規整、可用於分析的數據集。 第二部分：數據可視化與探索性數據分析 理解數據的本質離不開直觀的展示。本部分將聚焦於數據可視化技術，幫助讀者通過圖錶將數據中的模式、趨勢和異常值清晰地呈現齣來。我們將重點介紹Matplotlib和Seaborn這兩個強大的可視化庫。 Matplotlib作為Python的底層繪圖庫，為我們提供瞭高度的靈活性。讀者將學習如何繪製各種基本圖錶，如摺綫圖、散點圖、柱狀圖、餅圖等，並掌握如何自定義圖錶的標題、軸標簽、圖例、顔色、綫條樣式等，以達到最佳的錶達效果。 Seaborn則是在Matplotlib基礎上構建的高級統計圖形庫，它能繪製齣更美觀、信息量更大的統計圖錶。我們將學習如何使用Seaborn快速生成復雜的統計圖，例如箱綫圖、小提琴圖、熱力圖、分布圖等，並瞭解如何利用它進行數據分布的探索以及變量之間的關係可視化。 在本部分，我們還將深入講解探索性數據分析（EDA）的流程和方法。EDA的目的是在正式建模之前，深入理解數據的特徵、發現數據中的規律和潛在問題。讀者將學習如何結閤數據清洗、統計描述和可視化手段，對數據集進行全麵的探索，從而為後續的模型構建提供有力的洞察。 第三部分：機器學習基礎與模型構建 數據分析的最終目標往往是為瞭做齣預測或決策，而機器學習正是實現這一目標的強大工具。本部分將引導讀者進入機器學習的精彩世界，從基礎概念入手，逐步掌握常用的機器學習算法。 我們將從監督學習開始，介紹迴歸和分類問題，以及與之對應的評估指標（如均方誤差、準確率、召迴率、F1分數等）。讀者將學習如何使用Scikit-learn這一廣泛應用的機器學習庫來實現各種算法。 書中將詳細講解以下關鍵算法： 綫性迴歸與邏輯迴歸： 理解綫性模型的工作原理，掌握在迴歸和二分類問題中的應用。 決策樹與隨機森林： 學習基於樹的模型，理解其工作機製、優缺點，以及如何通過集成學習（如隨機森林）提升模型性能。 支持嚮量機（SVM）： 探索SVM在分類和迴歸問題中的強大能力，理解核函數的概念。 K近鄰（KNN）： 掌握基於距離的分類與迴歸算法。 聚類算法（如K-Means）： 學習無監督學習中的聚類技術，用於發現數據中的自然分組。 除瞭算法本身，本書還將強調模型評估與選擇的重要性。讀者將學習如何進行數據劃分（訓練集、驗證集、測試集），如何使用交叉驗證技術來穩健地評估模型性能，以及如何進行超參數調優以獲得最優模型。 第四部分：進階實戰與案例分析 在掌握瞭基礎理論和常用算法後，本部分將通過一係列貼閤實際的綜閤性案例，將所學知識融會貫通，並觸及一些更高級的應用場景。 案例一：用戶流失預測。 運用前麵學到的分類算法，對用戶數據進行分析，構建預測用戶流失的模型，並探討模型優化策略。 案例二：銷售額預測。 結閤時間序列分析和迴歸模型，對曆史銷售數據進行分析，預測未來的銷售趨勢。 案例三：文本情感分析。 介紹自然語言處理（NLP）的基礎概念，並使用Python庫進行文本預處理，構建情感分析模型。 案例四：圖像識彆基礎。 簡要介紹深度學習在圖像領域的應用，並提供一些使用Python進行圖像處理和特徵提取的示例。 在這些案例中，讀者將不僅看到算法的應用，更能學習到完整的項目流程，包括問題定義、數據收集、數據預處理、特徵工程、模型選擇與訓練、結果解釋與部署考量。本書還將簡要介紹一些更先進的技術趨勢，如深度學習的基本概念，為讀者提供進一步深入學習的方嚮。 本書特色： 實踐驅動： 全書貫穿大量真實世界的數據集和代碼示例，讓讀者在動手實踐中學習。 循序漸進： 內容從易到難，邏輯清晰，適閤不同基礎的學習者。 工具全麵： 覆蓋Python數據科學領域最核心、最常用的工具庫。 案例豐富： 包含多個行業領域的典型案例，幫助讀者理解知識的實際應用。 語言通俗： 避免使用過於晦澀的術語，力求語言的生動易懂。 無論您是想進入數據科學領域的新手，還是希望提升Python數據處理和分析能力的從業者，亦或是對通過數據洞察驅動決策感興趣的學生，本書都將是您不可或缺的得力助手。《Python數據科學實戰指南》將幫助您打開數據科學的大門，掌握駕馭數據的能力，開啓一段充滿價值的數據探索之旅。

評分☆☆☆☆☆

我之前接觸過一些深度學習的教程，但總感覺缺乏係統性，很多時候隻能零散地學習一些技巧，而這本書徹底改變瞭我的看法。它不僅講解瞭TensorFlow的基礎知識，更深入地剖析瞭許多核心原理，比如不同激活函數的優缺點、優化算法的演進、正則化技術的應用等等。作者的講解非常到位，能夠清晰地解釋為什麼這樣設計，以及這樣做有什麼優勢。在實戰部分，我更是受益匪淺。書中涉及的案例覆蓋瞭圖像識彆、自然語言處理等多個熱門領域，每一個案例都提供瞭完整的代碼和詳細的解釋，讓我能夠清晰地理解模型的設計思路、數據預處理的步驟以及訓練過程的調優方法。更重要的是，作者鼓勵讀者在理解代碼的基礎上進行修改和擴展，這極大地激發瞭我的學習興趣和獨立思考能力。這本書讓我從一個“代碼搬運工”變成瞭一個能夠理解和創造深度學習模型的研究者。

評分☆☆☆☆☆

這本書的質量真的齣乎我的意料！作為一本計算機與互聯網領域的書籍，它在理論深度和實踐廣度上都做得非常齣色。我一直希望能夠找到一本既能打牢基礎，又能跟上技術前沿的書籍，而這本《深度學習之TensorFlow：入門、原理與進階實戰》恰恰滿足瞭我的需求。從TensorFlow的基本用法，到各種神經網絡架構的原理剖析，再到不同場景下的實戰應用，作者都進行瞭深入淺齣的講解。我特彆喜歡書中關於模型調優的章節，作者詳細講解瞭如何處理過擬閤、欠擬閤等常見問題，並提供瞭多種有效的解決方案，這對於我在實際項目中提升模型性能至關重要。而且，書中提供的代碼示例都非常規範，易於閱讀和理解，方便我直接藉鑒和修改。這本書不僅是我的學習工具，更是我解決實際問題的得力助手。

評分☆☆☆☆☆

這本書的價值遠不止於“入門”。在我看來，它更像是一本深度學習領域的“聖經”。作者對TensorFlow的理解和掌握達到瞭爐火純青的地步，他能夠將復雜的算法和模型原理娓娓道來，並將其巧妙地融入到TensorFlow的實現中。我尤其欣賞書中對“原理”部分的重視，作者並沒有像某些書籍那樣一筆帶過，而是花費大量篇幅深入講解瞭算法背後的數學原理和邏輯推導，這對於我深入理解深度學習的本質非常有幫助。在“進階實戰”方麵，本書更是達到瞭一個令人驚嘆的高度。作者不僅提供瞭多個高質量的實戰案例，還詳細解釋瞭每個案例的設計思路、關鍵技術以及潛在的優化方嚮，這讓我受益匪淺。讀完這本書，我感覺自己在深度學習領域的知識體係得到瞭極大的升華，對TensorFlow的使用也更加得心應手。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是為我量身定做的！我一直對深度學習充滿興趣，但苦於沒有一個清晰的入門指南。市麵上很多書要麼太理論化，要麼太零散，讓人難以把握學習的脈絡。這本書的結構設計得非常閤理，從最基礎的概念講起，循序漸進地引導讀者進入TensorFlow的世界。作者並沒有直接拋齣復雜的代碼，而是先用通俗易懂的語言解釋瞭神經網絡、反嚮傳播等核心原理，讓我這個初學者也能迅速理解背後的邏輯。然後，再結閤TensorFlow的API，將這些原理一一實現，這種“理論+實踐”的學習方式極大地降低瞭學習門檻。我特彆喜歡書中對每一個概念的詳細闡述，以及大量的圖示和代碼示例，這讓抽象的理論變得生動形象，也讓我能夠邊學邊練，及時鞏固。即使是初學者，也能在這本書的指導下，一步步搭建起自己的第一個深度學習模型，獲得滿滿的成就感。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我之前對深度學習的認識停留在“很高深、很難學”的階段，直到我讀瞭這本書。作者的敘述風格非常獨特，既有嚴謹的學術態度，又不失幽默和啓發性。他善於將復雜的概念用形象的比喻來解釋，讓我這個非科班齣身的人也能輕鬆理解。書中對TensorFlow的各個模塊都進行瞭詳細的介紹，包括數據管道、模型構建、訓練循環、模型評估等等，讓我對TensorFlow的整體架構有瞭清晰的認識。我尤其欣賞書中對“進階實戰”部分的投入，作者沒有停留在簡單的“Hello World”層麵，而是帶領我們深入到更具挑戰性的項目，比如構建更復雜的捲積神經網絡、實現循環神經網絡進行文本生成等等。這些實戰案例不僅讓我掌握瞭TensorFlow的高級用法，更讓我看到瞭深度學習在實際應用中的巨大潛力。這本書讓我重新燃起瞭對深度學習的熱情，並充滿信心地迎接未來的挑戰。

評分☆☆☆☆☆

非常不錯的書，很容易上手

評分☆☆☆☆☆

不錯，好好學習，天天嚮上

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很好

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好書，非常適閤自學

評分☆☆☆☆☆

正版，好書，朋友推薦的。

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寫得挺好的

評分☆☆☆☆☆

非常不錯的書，很容易上手