Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南(影印版) Aurélien pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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店铺： 南源图书专营店

出版社： 东南大学出版社

ISBN：9787564173715

商品编码：27142000203

包装：平装-胶订

出版时间：2017-10-01

图书基本信息
图书名称	Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南(影印版)	作者	Aurélien Gér
定价	98.00元	出版社	东南大学出版社
ISBN	9787564173715	出版日期	2017-10-01
字数		页码
版次	1	装帧	平装-胶订
开本	16开	商品重量	0.4Kg

内容简介

TensorFlow是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU），服务器，移动设备等等。本书讲述TensorFlow相关知识。

作者简介

目录

编辑推荐

文摘

序言

探索人工智能的奥秘：从理论到实践的深度学习之旅 在人工智能浪潮席卷全球的今天，深度学习作为其核心驱动力，正以前所未有的速度改变着世界。从智能语音助手到自动驾驶汽车，从疾病诊断到金融风控，深度学习的应用无处不在，深刻地影响着我们的生活与未来。然而，要驾驭这股强大的技术浪潮，不仅需要对深邃的理论知识有透彻的理解，更需要扎实的实践技能作为支撑。本书正是为此而生，它将带领读者踏上一段严谨而富有成效的深度学习探索之旅，从最基础的概念出发，循序渐进地深入到最前沿的技术和应用。 第一部分：构建坚实的理论基石 在深入探讨复杂的算法之前，理解其背后的数学原理和统计学基础至关重要。本部分将为你铺设一条通往深度学习核心的理论之路。 机器学习导论： 我们将从机器学习的基本概念入手，探讨监督学习、无监督学习和强化学习三大范式。通过清晰的定义和生动的例子，帮助你理解不同学习类型的适用场景和基本工作原理。你将了解到模型训练、过拟合、欠拟合等关键问题，以及评估模型性能的常用指标，为后续的学习打下坚实的基础。 神经网络的基石： 神经网络是深度学习的灵魂。我们将从最简单的感知机模型讲起，逐步介绍多层感知机（MLP）的结构和工作原理。你会了解激活函数的作用，如Sigmoid、ReLU等，以及它们如何赋予网络非线性能力。梯度下降及其变种（如SGD、Adam）将作为核心的优化算法被详细讲解，让你明白网络参数是如何被迭代更新以最小化损失函数的。 深入核心：反向传播算法： 反向传播算法是训练深度神经网络的基石。我们将对其原理进行深入剖析，通过数学推导和直观解释，帮助你理解误差信号是如何从输出层反向传播到输入层，并用于计算每一层权重的梯度。掌握反向传播，就如同掌握了训练神经网络的金钥匙。 正则化与优化技术： 为了应对过拟合问题，各种正则化技术应运而生。我们将详细介绍L1、L2正则化、Dropout等方法，并解释它们如何有效地约束模型复杂度，提升泛化能力。同时，优化器的选择和调整对于训练效率至关重要，我们会探讨学习率衰减、动量等技术，帮助你加速模型收敛，并找到更优的局部或全局最小值。 深度学习的演进：卷积神经网络（CNN）： 图像识别是深度学习最成功的应用领域之一。本部分将重点介绍卷积神经网络（CNN）。你将深入理解卷积层、池化层、全连接层等核心组件的作用，以及它们如何有效地提取图像的空间特征。我们将探讨经典的CNN架构，如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet等，并分析它们在网络结构上的创新之处。 序列数据的处理：循环神经网络（RNN）： 对于文本、语音等序列数据，传统的CNN难以有效处理其时间依赖性。我们将引入循环神经网络（RNN），详细讲解其隐藏状态的概念，以及它如何捕捉序列信息。之后，我们将深入探讨RNN的变体，如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），并分析它们在解决梯度消失/爆炸问题上的优势，以及在自然语言处理任务中的广泛应用。 第二部分：实践出真知：掌握核心工具与框架 理论知识的扎实掌握固然重要，但将这些理论转化为实际应用，则需要强大的编程工具和深度学习框架的辅助。本部分将带领你走进 Scikit-Learn 和 TensorFlow 的世界。 Scikit-Learn：机器学习的瑞士军刀： 作为Python中最流行、最强大的机器学习库之一，Scikit-Learn提供了丰富多样的算法和便捷的API。你将学习如何使用Scikit-Learn进行数据预处理（如特征缩放、缺失值填充）、模型选择（如交叉验证、网格搜索）、以及部署多种经典的机器学习模型（如线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、K-Means聚类等）。我们将通过大量示例代码，让你快速上手，并体会Scikit-Learn在数据科学项目中的高效性。 TensorFlow：深度学习的强大引擎： TensorFlow是Google开源的另一个重量级深度学习框架，以其强大的计算能力、灵活的分布式训练支持和丰富的生态系统而闻名。你将从零开始学习TensorFlow的基本概念，包括张量（Tensor）、计算图（Computational Graph）以及会话（Session）。我们将逐步引导你构建和训练自定义的神经网络模型，包括MLP、CNN和RNN。 TensorFlow的高级特性： 随着你对TensorFlow的熟悉，我们将进一步探索其高级特性。这包括如何利用Keras API，一个更加用户友好和模块化的接口，来快速构建复杂的神经网络模型。你还会学习如何使用TensorFlow进行模型保存与加载，实现模型的复用与部署。此外，我们还会触及TensorFlow在分布式训练、GPU加速等方面的能力，为你应对大规模数据集和复杂模型打下基础。 实践项目：从零开始构建深度学习应用： 理论结合实践是学习的关键。本部分将穿插多个精心设计的实践项目，涵盖图像分类、文本情感分析、时间序列预测等典型应用场景。你将有机会亲手使用Scikit-Learn和TensorFlow，从数据收集、预处理，到模型设计、训练、评估和调优，完成一个完整的深度学习项目。这些项目不仅能巩固你所学的知识，更能让你积累宝贵的实战经验。 第三部分：前沿探索与未来展望 深度学习领域日新月异，不断涌现出新的技术和研究方向。本部分将带你窥探深度学习的未来，激发你进一步学习和探索的兴趣。 模型部署与生产化： 训练好的模型如何在实际应用中发挥作用？我们将探讨模型部署的相关技术，包括使用TensorFlow Serving、Flask等框架将模型集成到Web应用或移动端。了解模型优化（如量化、剪枝）对于提高推理速度和降低资源消耗的重要性。 生成模型与无监督学习的突破： 生成对抗网络（GANs）和变分自编码器（VAEs）等生成模型，在图像生成、风格迁移等领域取得了令人惊叹的成就。我们将简要介绍这些模型的原理，并展示其强大的创造力。同时，会回顾无监督学习在特征提取和数据表征方面的进展。 深度强化学习的魅力： 深度强化学习（DRL）结合了深度学习和强化学习，在游戏AI、机器人控制等领域展现出巨大的潜力。我们将介绍DRL的基本框架，以及一些经典的算法，如Deep Q-Networks (DQN)。 伦理与挑战： 随着人工智能技术的飞速发展，其潜在的伦理和社会影响也日益受到关注。我们将讨论人工智能的偏见、隐私保护、可解释性等问题，并强调负责任地开发和应用人工智能的重要性。 本书特色： 理论与实践的完美结合： 不仅深入讲解理论概念，更强调动手实践，通过大量代码示例和实际项目，让你学以致用。 循序渐进的学习路径： 从基础概念到前沿技术，学习曲线平缓，适合不同背景的学习者。 权威工具的深度剖析： 全面介绍Scikit-Learn和TensorFlow的核心功能和高级用法。 清晰易懂的讲解风格： 避免晦涩的术语，用直观的解释和生动的比喻，让复杂的概念变得易于理解。 面向未来的技术视野： 引导读者关注深度学习的最新发展和未来趋势。 无论你是希望进入人工智能领域的研究者、开发者，还是对深度学习充满好奇的爱好者，本书都将是你不可或缺的学习伴侣。它将为你打开通往人工智能世界的大门，助你在这个日新月异的领域中，掌握核心技能，探索无限可能。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计相当朴实，一眼就能看出是本实操导向的技术书籍，这一点我非常欣赏。我拿到手的时候，首先是被它厚实的纸张和清晰的排版所吸引。虽然是影印版，但印刷质量出乎意料地好，文字锐利，图表清晰，完全不会影响阅读体验。我翻阅了一下目录，看到里面涵盖了从基础的机器学习算法到更复杂的深度学习框架，这正是我一直在寻找的“一站式”学习资源。尤其令我惊喜的是，它提到了Scikit-Learn和TensorFlow这两个当下最热门、应用最广泛的库，这意味着我可以通过这本书系统地学习如何利用它们来解决实际问题。我尤其期待书中关于模型选择、调优以及数据预处理的部分，这些都是在项目实践中常常遇到的难点。而且，作者Aurélien的名字在机器学习领域也是如雷贯耳，他的著作通常都以严谨和深入浅出而著称，这让我对这本书的内容充满了信心。我觉得这本书的实用性会非常强，能够帮助我快速上手，并将理论知识转化为实际代码。

评分☆☆☆☆☆

这本书的手感和纸质都让我感到非常满意，拿在手里很有质感。我一直认为，一本好的技术书籍，在细节上的处理同样重要，这往往能反映出作者和出版方的严谨态度。这本书的封面设计虽然简洁，但却透露出一种沉甸甸的专业感，让我一眼就能联想到里面丰富的内容。我之所以选择这本书，是因为它明确地将“Scikit-Learn”和“TensorFlow”这两个我非常感兴趣的机器学习框架放在了书名中，并且定位为“实用指南”。这意味着它不会仅仅停留在理论层面，而是会带领读者深入实践，用代码来解决问题。我期待这本书能够帮助我构建起对这两个框架的系统性认识，并且能够学习到如何将它们有效地应用于实际的项目中，尤其是在数据预处理、模型训练和评估等方面。

评分☆☆☆☆☆

收到这本书的那一刻，我脑海中闪过的第一个念头就是：“这下有得学了！”。这本书的体量着实不小，厚厚的一本，捧在手里感觉很有分量，这预示着里面蕴含的内容非常丰富。我的工作领域需要大量的数据分析和模型构建，而市面上介绍这方面技术的书籍，往往要么过于理论化，要么过于零散。我一直在寻找一本能够系统性地讲解机器学习原理，并且能够结合主流工具进行实践操作的书籍。这本书的名字正好击中了我的痛点——“Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南”。这不仅仅是一个书名，更像是一个承诺，承诺将复杂的概念以实用的方式呈现出来。我迫不及待地翻看了几页，发现里面的代码示例清晰明了，注释也很到位，这对于初学者或者想要快速上手实践的人来说，简直是福音。我尤其关心书中关于神经网络的部分，因为这正是我目前最想深入了解和掌握的技术。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的第一印象就是“硬核”。它不像市面上很多打着“机器学习”旗号的轻松读物，而是实实在在地要教你一些真东西。拿到这本书，我就能感受到那种扑面而来的技术气息，字里行间都透露着作者深厚的功底。我特别看重一本书的“实操性”，因为学习编程和机器学习，最终还是要回归到代码和实际应用上。这本书的名字就强调了“实用指南”，这一点让我非常期待。我平时在工作中会遇到很多需要利用数据来做预测和决策的场景，而Scikit-Learn和TensorFlow正是实现这些功能的利器。我希望这本书能够帮我打通从理论到实践的最后一公里，让我能够熟练运用这些工具来解决工作中的实际问题。我对书中关于模型评估和优化的章节尤为感兴趣，因为这直接关系到模型的性能和最终效果。

评分☆☆☆☆☆

当我第一次看到这本书的封面时，就觉得它散发着一种“专业”的气息。那种朴实无华的设计，反而更让我觉得内容会扎实可靠。影印版的存在，也说明了它是一本经过时间检验、内容价值得到认可的书籍。我一直认为，学习机器学习，光有理论是远远不够的，必须结合实际的代码和工具才能真正掌握。这本书的名字清晰地指出了它所聚焦的核心——Scikit-Learn和TensorFlow，这两个工具在机器学习领域的重要性不言而喻。我是一名对机器学习充满热情但又希望能够快速上手实践的学习者，因此，这本书“实用指南”的定位对我来说具有极大的吸引力。我希望通过阅读这本书，能够深入理解这两个库的精髓，并且能够学到如何利用它们来构建各种机器学习模型，解决现实世界中的各种挑战。