TensorFlow机器学习攻略（英文 影印版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

[美] 尼克·麦克卢尔（Nick Mcclure） 著

图书标签:

• TensorFlow
• 机器学习
• 深度学习
• Python
• 影印版
• 英文
• 攻略
• 技术
• 计算机科学
• 人工智能

出版社： 东南大学出版社

ISBN：9787564173661

版次：1

商品编码：12244327

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-10-01

用纸：胶版纸

页数：351

字数：455000

正文语种：英文

内容简介

　　TensorFlow是一个用于机器智能的开源软件库。书中的每一个实例都会教你如何使用TensorFlow应对复杂的数据计算，使你比以前更深入的探究数据，加深对于数据的认识。这些实例涵盖了模型训练、模型评估、情感分析、回归分析、聚类分析、人工神经网络以及深度学习，每一个都用到了Google的机器学习库TensorFlow。
　　《TensorFlow机器学习攻略（英文 影印版）》首先介绍了TensorFlow的基础知识，其中包括变量、矩阵以及各种数据源。然后你将使用TensorFlow来学习线性回归技术。剩下的部分涵盖了其他一些重要的高级概念，如神经网络、CNN、RNN和NLP。
　　当你熟悉并适应了TensorFlow的生态系统，《TensorFlow机器学习攻略（英文 影印版）》最后一章将为你展示如何将其应用到产品中。

内页插图

目录

Preface
Chapter 1： GettingStarted with TensorFlow
Introduction
How TensorFIow Works
Declaring Tensors
Using Placeholders and Variables
Working with Matrices
Declaring Operations
Implementing Activation Functions
Working with Data Sources
Additional Resources

Chapter 2： The TensorFlow Way
Introduction
Operations in a Computational Graph
Layering Nested Operations
Working with Multiple Layers
Implementing Loss Functions
Implementing Back Propagation
Working with Batch and Stochastic Training
Combining Everything Together
Evaluating Models

Chapter 3： Linear Regression
Introduction
Using the Matrix Inverse Method
Implementing a Decomposition Method
Learning The TensorFIow Way of Linear Regression
Understanding Loss Functions in Linear Regression
Implementing Deming regression
Implementing Lasso and Ridge Regression
Implementing Elastic Net Regression
Implementing Logistic Regression

Chapter 4： Support Vector Machines
Introduction
Working with a Linear SVM
Reduction to Linear Regression
Working with Kernels in TensorFIow
Implementing a Non-Linear SVM
Implementing a Multi-Class SVM

Chapter 5： Nearest Neighbor Methods
Introduction
Working with Nearest Neighbors
Working with Text-Based Distances
Computing with Mixed Distance Functions
Using an Address Matching Example
Using Nearest Neighbors for Image Recognition

Chapter 6： Neural Networks
Introduction
Implementing Operational Gates
Working with Gates and Activation Functions
Implementing a One-Layer Neural Network
Implementing Different Layers
Using a Multilayer Neural Network
Improving the Predictions of Linear Models
Learning to Play Tic Tac Toe

Chapter 7： Natural Language Processing
Introduction
Working with bag of words
Implementing TF-IDF
Working with Skip-gram Embeddings
Working with CBOW Embeddings
Making Predictions with Word2vec
Using Doc2vec for Sentiment Analysis

Chapter 8： Convolutional Neural Networks
Introduction
Implementing a Simpler CNN
Implementing an Advanced CNN
Retraining Existing CNNs models
Applying Stylenet/NeuraI-Style
Implementing DeepDream

Chapter 9： Recurrent Neural Networks
Introduction
Implementing RNN for Spam Prediction
Implementing an LSTM Model
Stacking multiple LSTM Layers
Creating Sequence-to-Sequence Models
Training a Siamese Similarity Measure

Chapter 10： Taking TensorFIow to Production
Introduction
Implementing unit tests
Using Multiple Executors
Parallelizing TensorFIow
Taking TensorFIow to Production
Productionalizing TensorFIow - An Example

Chapter 11： More with TensorFIow
Introduction
Visualizing graphs in Tensorboard
There's more．．．
Working with a Genetic Algorithm
Clustering Using K-Means
Solving a System of ODEs
Index

《TensorFlow机器学习攻略》：一本深入浅出的实践指南 作者：[作者姓名] 出版社：[出版社名称] 出版日期：[出版日期] 简介： 《TensorFlow机器学习攻略》英文影印版，是一本为希望系统掌握TensorFlow这一强大开源机器学习框架的开发者、研究人员及数据科学家量身打造的深度实践指南。本书摒弃了冗长晦涩的理论堆砌，以其直观易懂的语言、循序渐进的教学方法和丰富的实战案例，将复杂的机器学习概念与TensorFlow的实际应用无缝衔接。无论您是机器学习领域的初学者，还是希望在现有技能基础上更上一层楼的进阶者，本书都能为您提供一条清晰的学习路径，帮助您从零开始构建、训练和部署各类机器学习模型。 本书的核心在于其“攻略”的定位，它不仅仅是一本介绍API的文档，更是一份引导您解决实际问题的作战手册。作者以实际项目需求为导向，深入剖析了TensorFlow在不同机器学习任务中的应用，从基础的线性回归、逻辑回归，到复杂的深度神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN），再到生成对抗网络（GAN）等前沿技术，本书都进行了详尽的阐述和代码示例。每一章都围绕一个具体的主题展开，不仅讲解相关的机器学习理论，更重要的是，立即展示如何使用TensorFlow来实现这些理论。 本书内容亮点概览： 第一部分：TensorFlow基础与核心概念 在本书的开篇，作者为读者奠定了坚实的TensorFlow基础。您将首先了解TensorFlow的安装与环境配置，确保您能够顺利地搭建起自己的开发环境。随后，本书将深入探讨TensorFlow的核心概念，包括张量（Tensors）的本质、图（Graphs）的构建与执行机制、会话（Sessions）的管理以及变量（Variables）的生命周期。理解这些基础知识对于高效使用TensorFlow至关重要，作者通过清晰的图示和简洁的代码示例，让这些抽象的概念变得触手可及。 您将学习如何创建和操作多维数组——张量，这是TensorFlow中数据表示的基本单元。本书将详细解释TensorFlow中的数据流图模型，揭示计算如何在图中执行，以及如何利用占位符（Placeholders）和变量来动态地输入数据和管理模型参数。此外，对于TensorFlow中计算图的延迟执行模式（Graph Execution）与Eager Execution模式的对比与应用，本书也进行了深入的探讨，帮助您选择最适合您项目需求的执行方式。 第二部分：监督学习的TensorFlow实现 本书的重点之一在于监督学习算法在TensorFlow中的实现。从最基础的线性回归和逻辑回归开始，您将学习如何利用TensorFlow构建模型，定义损失函数，并使用优化器（Optimizers）来训练模型。本书详细介绍了梯度下降算法及其各种变体（如Adam, SGD），并展示了如何在TensorFlow中配置和使用它们。 随着学习的深入，您将进入更复杂的模型，如支持向量机（SVM）和决策树。本书将引导您理解这些算法的原理，并提供相应的TensorFlow实现，让您能够构建具有强大分类和回归能力的模型。 第三部分：深度学习模型构建与训练 TensorFlow最闪耀的领域无疑是深度学习。本书将带领您进入这个激动人心的领域，从浅层神经网络（Multi-Layer Perceptrons, MLPs）开始，逐步过渡到更强大的深度学习架构。 卷积神经网络（CNNs）：对于图像识别、物体检测等计算机视觉任务，CNNs是不可或缺的工具。本书将详细讲解卷积层、池化层、全连接层等CNN的核心组件，并展示如何利用TensorFlow构建用于图像分类的经典模型，如LeNet、AlexNet、VGG，以及更先进的ResNet等。您将学习如何处理图像数据，包括数据预处理、数据增强以及如何构建高效的CNN模型以达到卓越的性能。 循环神经网络（RNNs）：对于序列数据处理，如自然语言处理（NLP）、时间序列预测等，RNNs扮演着关键角色。本书将深入讲解RNNs的原理，包括基本的RNN单元、长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），并展示如何使用TensorFlow构建模型来处理文本生成、机器翻译、情感分析等任务。您将学习如何构建词嵌入层，如何使用嵌入向量来表示文本，以及如何处理变长的序列数据。 Transformer模型：作为当前NLP领域的SOTA（State-of-the-Art）模型，Transformer模型以其并行计算能力和强大的语境理解能力，深刻地改变了NLP的研究范式。本书将为您揭示Transformer的内部机制，包括自注意力机制（Self-Attention）、多头注意力（Multi-Head Attention）、位置编码（Positional Encoding）等核心概念，并提供使用TensorFlow构建和训练Transformer模型的实践指南，让您能够掌握处理复杂NLP任务的前沿技术。 第四部分：无监督学习与生成模型 除了监督学习，本书还将深入探讨无监督学习和生成模型。 无监督学习：您将学习如何使用TensorFlow实现聚类算法，如K-Means，以及降维技术，如主成分分析（PCA）和t-SNE。这些技术在数据探索、特征提取和数据可视化方面发挥着重要作用。 生成对抗网络（GANs）：GANs是近年来非常热门的生成模型，能够学习数据的分布并生成新的、逼真的数据样本。本书将详细讲解GANs的基本原理，包括生成器（Generator）和判别器（Discriminator）的设计，以及如何使用TensorFlow构建各种类型的GAN模型，用于图像生成、风格迁移等应用。 变分自编码器（VAEs）：VAEs是另一种重要的生成模型，它通过学习数据的潜在表示来生成新的数据。本书将解释VAE的工作原理，并提供相应的TensorFlow实现，帮助您理解如何构建能够进行数据生成和特征学习的模型。 第五部分：模型部署与进阶主题 《TensorFlow机器学习攻略》的价值不仅止于模型训练。本书还将引导您迈出将模型投入实际应用的关键一步——模型部署。您将学习如何将训练好的TensorFlow模型导出，并使用TensorFlow Serving、TensorFlow Lite等工具将其部署到服务器、移动设备甚至嵌入式设备上。 此外，本书还触及了一些更进阶的主题，如： 模型评估与调优：涵盖各种评估指标（准确率、召回率、F1分数、AUC等），以及正则化技术（L1, L2, Dropout）和超参数调优策略，以提高模型的泛化能力和鲁棒性。 迁移学习：利用预训练模型加速新任务的开发，学习如何加载预训练模型并进行微调（Fine-tuning），以适应特定数据集和任务。 分布式训练：了解如何在多台机器或多个GPU上并行训练模型，以加速大规模模型的训练过程。 学习体验与本书特色： 《TensorFlow机器学习攻略》英文影印版的最大特色在于其“攻略”式的叙事风格。作者深谙机器学习和TensorFlow学习者的痛点，因此在讲解时，始终围绕“解决什么问题”和“如何解决”展开。每当介绍一个新的概念或算法，紧接着的便是与之对应的TensorFlow代码实现。这些代码不仅是功能的罗列，更是精心设计的、易于理解和修改的示例，读者可以即刻上手，通过运行和调整代码来加深理解。 本书的语言简洁明了，避免了不必要的术语和过于学术化的表达。即使是复杂的深度学习模型，作者也能将其分解为易于理解的组成部分，并通过直观的类比和图示来辅助说明。对于那些没有深厚数学背景的读者，本书提供了一个友好的切入点，让他们也能领略机器学习的魅力。 本书的另一大亮点是其内容的全面性和前沿性。从基础模型到最新的Transformer架构，从监督学习到生成模型，本书几乎涵盖了机器学习领域的核心技术栈，能够满足不同层次读者的学习需求。通过本书，您不仅能掌握TensorFlow的使用技巧，更能构建起对整个机器学习生态的深刻认知。 目标读者： 初学者：对机器学习和深度学习感兴趣，希望快速入门并构建实际应用的个人。 开发者：希望将机器学习能力集成到其应用程序中的软件工程师。 数据科学家：希望掌握TensorFlow这一主流机器学习框架，提升数据分析和模型构建能力的专业人士。 学生与研究人员：希望在学术研究中应用TensorFlow，进行实验和论文写作的学生和研究者。 结语： 《TensorFlow机器学习攻略》英文影印版，是一本真正意义上的“实战手册”。它将带您踏上一段激动人心的机器学习探索之旅，让您掌握强大的工具，理解核心的算法，并最终能够构建出解决现实世界挑战的智能系统。如果您渴望在机器学习领域有所建树，那么这本书将是您不可或缺的伴侣。

评分☆☆☆☆☆

这本《TensorFlow机器学习攻略》对我来说，绝对是一次“知识的投资”。我是一名在校学生，专业方向涉及人工智能，之前也零散地学习过一些机器学习的知识，但是总是感觉不够系统，缺乏一个能够将理论和实践紧密结合的载体。在一次学术讲座中，一位教授强烈推荐了 TensorFlow 框架，并提到了一系列高质量的学习资源，其中就包括这本书。我特意去了解了一下，发现它在社区的口碑相当不错，被认为是学习 TensorFlow 的“圣经”之一。虽然是影印版，但是排版清晰，代码也很容易阅读。我最看重的是它可能提供的“攻略”性质，这意味着它不仅仅是概念的堆砌，而是能够指导我如何一步步地搭建、训练和部署机器学习模型。我希望通过这本书，能够掌握 TensorFlow 的核心 API，了解其背后的设计理念，并且能够独立完成一些有挑战性的机器学习项目，为我未来的学术研究和职业发展打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对人工智能领域充满热情但技术功底尚浅的爱好者，我一直渴望找到一本能够真正引领我入门的优秀教材。在浏览各类技术论坛和图书推荐时，《TensorFlow机器学习攻略》这个名字频繁出现，并且评价普遍很高。我选择入手的是英文影印版，主要是出于对原汁原味技术细节的追求，同时也想借此机会提升自己的技术阅读能力。这本书给我最直观的感受是其内容的深度和广度。我虽然还没有深入阅读，但从封面设计的专业感以及网上流传的目录结构来看，它似乎是从最基础的 TensorFlow 安装配置开始，循序渐进地讲解了各种主流的机器学习算法，并提供了丰富的实战案例。我特别关注书中关于模型优化、性能调优以及部署方面的章节，因为这些是许多入门书籍常常忽略但又至关重要的环节。我期待这本书能够成为我的“技术启蒙老师”，帮助我建立起对 TensorFlow 的全面认知，并能独立解决一些实际问题。

评分☆☆☆☆☆

我购买这本书，完全是基于一位资深工程师的推荐。他当时跟我说，如果你想真正理解 TensorFlow 的强大之处，并且能够熟练运用它来解决实际问题，那么这本书绝对是你的首选。我当时对他推荐的理由印象深刻：它不仅仅是讲解 TensorFlow 的 API，更是深入剖析了其背后的设计思想和底层原理，并且提供了大量经过验证的实际项目案例。我至今还记得他当时的原话：“这本书就像是为你量身定制的‘武功秘籍’，学好了，你就能在机器学习的战场上所向披靡。” 尽管我还没来得及打开细读，但仅仅是拿到这本书，我就感受到了它沉甸甸的分量，这不仅仅是纸张的重量，更是知识的重量。我深信，这本书所包含的内容，将会极大地提升我的技术视野和实操能力，让我能够更自信地面对机器学习领域的挑战，并为未来的工作和学习带来质的飞跃。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就充满了科技感，深邃的蓝色背景搭配明亮的橙色Logo，一眼就能感受到它背后蕴含的强大计算能力和无限可能。我是在一次偶然的机会下，在书店里被它吸引住的。当时我刚开始接触机器学习，对于如何系统地学习感到有些迷茫，各种理论和工具层出不穷，让人眼花缭乱。正当我不知所措的时候，这本书就像一盏明灯，指引了我前进的方向。虽然我还没有来得及深入阅读，但仅仅是浏览目录和前言，我就被它严谨的结构和详实的章节安排所折服。从基础概念的介绍，到核心算法的讲解，再到实际项目的实操，它似乎涵盖了一个学习者从入门到精通所需要的一切。而且，它提到是“攻略”，这让我觉得它不仅仅是一本理论的讲解书，更像是一份操作指南，能够带着我一步步地去实践，去探索。我特别期待书中关于数据预处理、模型训练和评估的部分，因为这些是我目前遇到的难点，希望能从这本书中找到有效的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我买这本书的时候，心态是有点“冲动消费”的。我在网上看到很多关于 TensorFlow 的技术分享，大家都说它是目前最流行、最强大的机器学习框架之一。我的工作虽然不是直接从事机器学习相关的领域，但是对于能够理解和运用这些前沿技术，我一直充满好奇。这本书是英文影印版，虽然我英语水平不算顶尖，但对于技术文档，我还是有信心啃下来的。它的装帧质量很不错，纸张也挺厚实的，拿在手里很有质感。翻开来，里面大量的代码示例和图表，感觉内容应该非常丰富。我最期待的是它对于一些经典机器学习模型的实现，比如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），因为我听说这些模型在图像识别和自然语言处理领域有着非常重要的应用。我希望通过这本书，能够不仅了解这些模型的原理，更能掌握如何在 TensorFlow 中高效地实现它们，甚至能够对它们进行优化和改进。

评分☆☆☆☆☆

随后再来评价，希望京东尽量按时送达，快过年了，拖了两次，非要推倒第二天晚上一起送，有点误事。

评分☆☆☆☆☆

东西实惠，质量好，发货超及时！

评分☆☆☆☆☆

内容组织很好，推荐购买

评分☆☆☆☆☆

还可以，不过印度兄弟写的书也小心求证

评分☆☆☆☆☆

内容组织很好，推荐购买

评分☆☆☆☆☆

这本书强过大部分国内的书 不得不说 推荐

评分☆☆☆☆☆

东西不错慢慢看慢慢看慢慢看

评分☆☆☆☆☆

内容组织很好，推荐购买

评分☆☆☆☆☆

东西不错慢慢看慢慢看慢慢看