TensorFlow深度學習應用實踐 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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王曉華 著

圖書標籤:

• TensorFlow
• 深度學習
• 機器學習
• 神經網絡
• Python
• 計算機視覺
• 自然語言處理
• 模型部署
• 實踐
• 案例

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302487951

版次：1

商品編碼：12263833

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-12-01

用紙：膠版紙

頁數：458

字數：761000

産品特色

編輯推薦

適讀人群 ：程序設計人員培訓和自學用書

通過TensorFlow圖像處理，全麵掌握深度學習模型及應用
全麵深入講解反饋神經網絡和捲積神經網絡理論體係
結閤深度學習實際案例的實現，掌握TensorFlow程序設計方法和技巧
著重深度學習實際應用程序開發能力和解決問題能力的培養

內容簡介

《TensorFlow深度學習應用實踐》總的指導思想是在掌握深度學習的基本知識和特性的基礎上，培養使用TensorFlow進行實際編程以解決圖像處理相關問題的能力。《TensorFlow深度學習應用實踐》力求深入淺齣，通過通俗易懂的語言和詳細的程序分析，介紹TensorFlow的基本用法、高級模型設計和對應的程序編寫。
《TensorFlow深度學習應用實踐》共22章，內容包括Python類庫的安裝和使用、TensorFlow基本數據結構和使用、TensorFlow數據集的創建與讀取、人工神經網絡、反饋神經網絡、全捲積神經網絡的理論基礎、深度學習模型的創建、模型的特性、算法、ResNet、Slim、GAN等。本書強調理論聯係實際，重點介紹TensorFlow編程解決圖像識彆的應用，提供瞭大量數據集，並以代碼的形式實現瞭深度學習模型，以供讀者參考。
《TensorFlow深度學習應用實踐》既可作為學習人工神經網絡、深度學習、TensorFlow程序設計以及圖像處理等相關內容的程序設計人員培訓和自學用書，也可作為高等院校和培訓機構相關專業的教材。

作者簡介

王曉華，高校資深計算機專業講師，給研究生和本科生講授麵嚮對象程序設計、數據結構、Hadoop程序設計等相關課程。主要研究方嚮為雲計算、數據挖掘。曾主持和參與多項國傢和省級科研課題，獨立完成一項科研成果獲省級成果認定，發錶過多篇論文，申請有一項專利。著有《Spark MLlib機器學習實踐》等圖書。

目錄

第1章 星星之火 1
1.1 計算機視覺與深度學習 1
1.1.1 人類視覺神經的啓迪 2
1.1.2 計算機視覺的難點與人工神經網絡 3
1.1.3 應用深度學習解決計算機視覺問題 4
1.2 計算機視覺學習的基礎與研究方嚮 5
1.2.1 學習計算機視覺結構圖 5
1.2.2 計算機視覺的學習方式和未來趨勢 6
1.3 本章小結 7
第2章 Python的安裝與使用 8
2.1 Python基本安裝和用法 8
2.1.1 Anaconda的下載與安裝 9
2.1.2 Python編譯器PyCharm的安裝 12
2.1.3 使用Python計算softmax函數 16
2.2 Python常用類庫中的threading 17
2.2.1 threading庫的使用 18
2.2.2 threading模塊中最重要的Thread類 18
2.2.3 threading中的Lock類 19
2.2.4 threading中的join類 20
2.3 本章小結 21
第3章 深度學習的理論基礎——機器學習 22
3.1 機器學習基本分類 22
3.1.1 基於學科的分類 22
3.1.2 基於學習模式的分類 23
3.1.3 基於應用領域的分類 23
3.2 機器學習基本算法 24
3.2.1 機器學習的算法流程 24
3.2.2 基本算法的分類 25
3.3 算法的理論基礎 26
3.3.1 小學生的故事——求圓的麵積 27
3.3.2 機器學習基礎理論——函數逼近 27
3.4 迴歸算法 29
3.4.1 函數逼近經典算法——綫性迴歸 29
3.4.2 綫性迴歸的姐妹——邏輯迴歸 31
3.5 機器學習的其他算法——決策樹 32
3.5.1 水晶球的秘密 32
3.5.2 決策樹的算法基礎——信息熵 33
3.5.3 決策樹的算法基礎——ID3算法 34
3.6 本章小結 35
第4章 Python類庫的使用——數據處理及可視化展示 37
4.1 從小例子起步——NumPy的初步使用 37
4.1.1 數據的矩陣化 37
4.1.2 數據分析 39
4.1.3 基於統計分析的數據處理 40
4.2 圖形化數據處理——Matplotlib包使用 41
4.2.1 差異的可視化 41
4.2.2 坐標圖的展示 42
4.2.3 玩個大的 44
4.3 深度學習理論方法——相似度計算 46
4.3.1 基於歐幾裏得距離的相似度計算 46
4.3.2 基於餘弦角度的相似度計算 47
4.3.3 歐幾裏得相似度與餘弦相似度的比較 48
4.4 數據的統計學可視化展示 49
4.4.1 數據的四分位 49
4.4.2 數據的四分位示例 50
4.4.3 數據的標準化 53
4.4.4 數據的平行化處理 55
4.4.5 熱點圖——屬性相關性檢測 57
4.5 Python實戰——某地降水的關係處理 58
4.5.1 不同年份的相同月份統計 58
4.5.2 不同月份之間的增減程度比較 59
4.5.3 每月降水不相關嗎 60
4.6 本章小結 61
第5章 OpenCV的基礎使用 62
5.1 OpenCV基本的圖片讀取 62
5.1.1 基本的圖片存儲格式 62
5.1.2 圖像的讀取與存儲 64
5.1.3 圖像的轉換 65
5.1.4 使用NumPy模塊對圖像進行編輯 66
5.2 OpenCV的捲積核處理 68
5.2.1 計算機視覺的三種不同色彩空間 68
5.2.2 捲積核與圖像特徵提取 68
5.2.3 捲積核進階 70
5.3 本章小結 72
第6章 OpenCV與TensorFlow的融閤 73
6.1 圖片的自由縮放以及邊緣裁剪 73
6.1.1 圖像的擴縮裁挖 73
6.1.2 圖像色調的調整 74
6.1.3 圖像的鏇轉、平移和翻轉 76
6.2 使用OpenCV擴大圖像數據庫 77
6.2.1 圖像的隨機裁剪 77
6.2.2 圖像的隨機鏇轉變換 78
6.2.3 圖像色彩的隨機變換 79
6.2.4 對鼠標的監控 80
6.3 本章小結 81
第7章 Let’s play TensorFlow 82
7.1 TensorFlow遊樂場 82
7.1.1 I want to play a game 82
7.1.2 TensorFlow遊樂場背後的故事 86
7.1.3 如何訓練神經網絡 88
7.2 初識Hello TensorFlow 89
7.2.1 TensorFlow名稱的解釋 89
7.2.2 TensorFlow基本概念 89
7.2.3 TensorFlow基本架構 92
7.3 本章小結 93
第8章 Hello TensorFlow，從0到1 94
8.1 TensorFlow的安裝 94
8.2 TensorFlow常量、變量和數據類型 96
8.3 TensorFlow矩陣計算 100
8.4 Hello TensorFlow 102
8.5 本章小結 107

前言/序言

推薦序

第一次見王曉華是他來我這裏做培訓，我正好路過門口，聽見教室裏笑聲震天，就好奇地伸頭進去看看。一個胖胖的男孩在給一群我們新招的工作人員做培訓，好像是在講代碼方麵的問題。可以看得齣他講得非常好，底下的聽講者都在抬著頭認真聽他講課。要知道其中不乏有清華、北大的佼佼者，而他，卻能夠輕車熟路地引導他們的思路，駕馭整個課堂。
後來正式認識他也是機緣巧閤，一位計算機專業的老同事問我有沒有興趣審閱一本雲計算方麵的書，當時雲計算正好是IT熱點，我也想乘此機會做一個瞭解，就欣然答應。因為我平常也做計算機方麵的教學工作，對於教材好壞的敏感性是非常強烈的。有些書雖然署名是中國人，但是很多內容直接就是對外國教材的翻譯，既然翻譯就要做到“信達雅”，而往往連最基本的“信”都做不到，根本不適閤初學者或者學生使用。因此當剛拿到這本書的初稿時，我也有疑慮——是不是又是一本翻譯的書，他寫的書我是不是能看懂。抱著這些疑慮，我翻開書稿的第一頁，從前言開始，逐漸嚮我們展示瞭雲計算編程中一個美麗而神秘的世界。全書使用淺顯易懂的語句，對每個知識點進行重點分析，同時列舉瞭大量的編程實例，嚮讀者講解每個類、每個語句的用法，還特彆細心地對每條代碼做齣注釋。其用心之嚴密，著實讓人感嘆。
後來我們正式見麵於南京工業大學的怡園，那天我記得很清楚，外麵細雨打著蕉葉，我品著綠茶慢慢地陷入沉思。一聲“殷老師”將我從思索的世界拉迴現實。麵前站立著一個戴著眼鏡，略微顯得羞澀而緊張的男孩，從他那胖胖的身形，我依稀覺得在哪見過。“哦，你就是王曉華。”“嗯，是的，我是王曉華，謝謝您抽時間給我審稿。”他首先嚮我錶示感謝。我突然感覺有點不好意思，因為其實我也不是太懂，部分是齣於學習的目的審閱此書，而此時這個年輕人一口一個殷老師地叫著，謙虛得很。
此次見麵，我們交談甚歡，從雲計算談起，談到瞭TensorFlow的開源，談到瞭深度學習對商業領域産生的影響和其中蘊含的商機，又談到瞭人工智能會對未來社會帶來的變革。他一改初見我時青澀稚嫩的形象，侃侃而談。可以看得齣他是對這行真正用心去瞭解的人，不由得對他颳目相看，並萌生瞭為其作序的想法。這也就是這篇序的來曆。
說瞭那麼多，下麵介紹一下這本書吧。首先這本書是介紹人工智能和深度學習的。可能不少人和曾經的我一樣有很多疑問，許多以前必須由人工完成的任務，人工神經網絡能否為我們代勞？很多人不相信，直至神經網絡真的做到瞭這一點。
人工神經網絡在各個領域逐步深入人類社會，基於捲積神經網絡的圖像描述可以給每幅圖片打上獨特的標簽，藉助於循環神經網絡的語音識彆將推動物聯網革命，人工智能絕對是一場深刻的革命，確實在改變我們的生活。雖然我在此僅僅提及瞭圖像、語音和行為三個方麵，但是對於人工智能的機會來說遠不止這三個方麵，在自然語言處理、生物技術等方麵，人工智能也有很多東西可以做，這些領域都有創新正在發生，人工智能也可以更多地被應用到機器人的開發中。
我覺得，這本書是寫給有誌於深度學習的人看的，書中不僅有TensorFlow程序設計的方法介紹，更多的是傳遞作者對深度學習和人工智能未來發展的思考。我希望這本書能夠將更多的有誌之士帶到這一條通嚮未來的輝煌之路上來，從而造就更多的人纔。
南京工業大學 殷芳

《Python數據科學實戰》 書籍簡介 在信息爆炸的時代，數據已經成為驅動社會進步和商業決策的核心力量。如何從海量數據中挖掘齣有價值的洞察，並將其轉化為可操作的策略，是每一個現代組織和從業者都必須掌握的關鍵能力。本書《Python數據科學實戰》正是應運而生，旨在為廣大讀者提供一套係統、全麵且極具實踐性的數據科學學習路徑。 本書聚焦於使用Python這一強大而靈活的編程語言，深入探索數據科學的各個關鍵環節，從數據的獲取、清洗、預處理，到探索性數據分析（EDA）、數據可視化，再到構建和評估機器學習模型，最終實現數據驅動的決策。我們不追求理論上的繁復堆砌，而是強調將理論知識與實際應用相結閤，通過大量真實世界的數據集和詳細的代碼示例，帶領讀者一步步走進數據科學的精彩世界。 目標讀者 數據分析師和初級數據科學傢： 希望係統學習Python數據科學工具，並能獨立完成數據分析項目。 軟件工程師： 想要將數據科學技能融入現有工作中，或轉嚮數據驅動的開發領域。 商業分析師和市場研究人員： 需要更深入地理解數據，並運用數據科學方法解決業務問題。 對數據科學感興趣的學生和自學者： 尋求一本既有深度又不失易讀性的入門讀物。 希望提升數據處理和分析能力的任何專業人士。 本書特色 1. 實戰導嚮，拒絕空談： 本書的核心理念是“學以緻用”。我們精選瞭多個來自不同領域（如電商、金融、社交媒體、醫療等）的真實數據集，貫穿全書的講解和案例分析。讀者將有機會親手處理這些數據，體驗真實項目中可能遇到的各種挑戰，並學習如何剋服它們。 2. Python生態係統全麵覆蓋： 本書深入講解瞭Python數據科學領域的幾個核心庫，包括： NumPy： 用於高效的數值計算，是數據科學的基礎。 Pandas： 用於數據處理和分析，提供瞭強大的DataFrame對象，使得數據操作變得異常便捷。 Matplotlib與Seaborn： 用於數據可視化，幫助我們直觀地理解數據規律和模型錶現。 Scikit-learn： Python中最流行的機器學習庫，提供瞭豐富的算法和工具，用於模型構建、評估和部署。 Statsmodels： 用於統計建模和假設檢驗，提供更深度的統計分析能力。 3. 循序漸進，結構清晰： 本書從最基礎的數據處理概念開始，逐步深入到復雜的機器學習算法。每一章節都建立在前一章節的基礎上，確保讀者能夠理解每個概念的來龍去脈。我們力求語言通俗易懂，即使是初學者也能快速上手。 4. 代碼示例豐富詳盡： 每一項技術或概念的講解，都配有清晰、可運行的代碼示例。讀者可以復製代碼進行練習，並通過修改參數、嘗試不同方法來加深理解。所有代碼均經過精心測試，確保其正確性和效率。 5. 強調數據清洗與預處理： 在真實的數據科學項目中，數據清洗和預處理通常占據瞭大部分的時間。本書花費瞭大量的篇幅來講解如何處理缺失值、異常值、重復值，如何進行數據格式轉換、特徵工程等，幫助讀者建立紮實的數據基礎。 6. 深入淺齣地講解機器學習算法： 對於機器學習部分，我們不僅介紹瞭各種主流算法（如綫性迴歸、邏輯迴歸、決策樹、隨機森林、支持嚮量機、K-Means聚類等）的基本原理，更重要的是展示瞭如何使用Scikit-learn庫來實現它們，並重點講解瞭模型評估、調參優化等關鍵環節，幫助讀者理解“如何讓模型真正可用”。 7. 數據可視化貫穿始終： 數據可視化是理解數據和傳達結果的重要手段。本書將數據可視化技術貫穿於數據探索、模型診斷和結果展示的各個階段，教導讀者如何選擇閤適的圖錶來錶達數據特徵，如何通過可視化來發現模式、異常和趨勢。 內容概覽 第一部分：數據科學基礎與Python工具 第一章：數據科學概覽與Python環境搭建 什麼是數據科學？它的應用場景和重要性。 Python在數據科學中的地位與優勢。 Anaconda的安裝與配置，Jupyter Notebook/Lab的使用。 Git與GitHub基礎，版本控製的重要性。 第二章：NumPy核心操作 ndarray對象：創建、索引、切片、重塑。 數值計算：嚮量化操作、廣播機製。 統計函數與數學函數。 實際應用：數組的閤並、分割、排序。 第三章：Pandas數據處理與分析 Series和DataFrame：核心數據結構。 數據加載與存儲（CSV, Excel, SQL等）。 數據選擇與過濾：loc, iloc, 布爾索引。 數據清洗：處理缺失值（fillna, dropna）、重復值。 數據轉換：數據類型轉換、apply函數、map函數。 數據閤並與連接：merge, join, concat。 分組與聚閤：groupby, agg, transform。 時間序列數據處理。 第四章：數據可視化基礎 Matplotlib入門：繪製基本圖錶（綫圖、散點圖、柱狀圖、直方圖）。 圖錶定製：標題、標簽、圖例、顔色、樣式。 Seaborn的高級可視化：更美觀、更強大的統計圖錶。 探索性數據分析（EDA）中的可視化應用：發現數據模式、關係和異常。 第二部分：機器學習理論與實踐 第五章：機器學習導論 監督學習、無監督學習、半監督學習。 迴歸與分類問題。 模型評估指標：準確率、精確率、召迴率、F1分數、AUC、MSE、RMSE等。 過擬閤與欠擬閤，偏差-方差權衡。 交叉驗證。 第六章：監督學習——迴歸模型 綫性迴歸：原理、實現（Scikit-learn）、評估。 多項式迴歸。 嶺迴歸（Ridge）與Lasso迴歸：正則化。 決策樹迴歸。 集成學習之隨機森林迴歸。 第七章：監督學習——分類模型 邏輯迴歸：原理、實現、概率輸齣。 K近鄰（KNN）分類。 支持嚮量機（SVM）：綫性SVM、核函數SVM。 決策樹分類。 集成學習之隨機森林分類。 樸素貝葉斯。 第八章：無監督學習 聚類算法：K-Means聚類、DBSCAN。 降維算法：主成分分析（PCA）、t-SNE。 關聯規則挖掘（Apriori算法簡介）。 第九章：特徵工程與模型選擇 特徵工程的重要性。 特徵編碼：獨熱編碼、標簽編碼。 特徵縮放：標準化、歸一化。 特徵選擇方法：過濾法、包裹法、嵌入法。 模型選擇與超參數調優：網格搜索、隨機搜索。 管道（Pipeline）的使用，簡化模型構建流程。 第三部分：進階主題與實際應用 第十章：文本數據處理與分析 文本預處理：分詞、去除停用詞、詞乾提取/詞形還原。 詞袋模型（Bag-of-Words）。 TF-IDF（詞頻-逆文檔頻率）。 文本分類實戰。 NLTK和SpaCy庫簡介。 第十一章：時間序列分析基礎 時間序列數據的特點。 平穩性檢驗。 ARIMA模型簡介。 使用Pandas進行時間序列分析。 第十二章：真實世界的數據科學項目實戰 項目案例一：電商用戶行為分析與推薦係統基礎。 項目案例二：金融欺詐檢測。 項目案例三：社交媒體情緒分析。 從數據獲取到模型部署的完整流程梳理。 第十三章：數據科學的倫理與未來 數據隱私與安全。 算法的公平性與可解釋性。 數據科學的職業發展與趨勢。 學習本書，您將能夠： 熟練運用Python進行數據處理、分析和可視化。 深刻理解各種主流機器學習算法的原理和適用場景。 獨立完成從數據準備到模型構建、評估的全流程數據科學項目。 掌握處理真實世界復雜數據的方法和技巧。 提升解決實際問題的能力，將數據轉化為商業價值。 為進一步深入學習深度學習等更高級的主題打下堅實基礎。 《Python數據科學實戰》不僅僅是一本書，更是一張通往數據科學世界的地圖，一本實用的操作手冊。無論您是初學者還是希望係統鞏固技能的從業者，本書都將是您不可多得的良師益友。讓我們一起，用Python解鎖數據的無限可能！

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，學習一門新的技術，最重要的一點就是能夠將其與實踐相結閤。《TensorFlow深度學習應用實踐》這本書正是做到瞭這一點。它不是一本枯燥的教材，而更像是一本實用的操作指南。書中每一個章節都以一個具體的應用場景為齣發點，然後逐步深入講解相關的深度學習模型和TensorFlow的實現方法。我特彆喜歡書中關於“如何從零開始構建一個圖像識彆係統”的章節，作者從數據收集、預處理，到模型設計、訓練、評估，再到最終的部署，每一個環節都講解得非常細緻，並且提供瞭完整的代碼。這讓我能夠親手實踐，一步步地看到模型的構建和優化過程。此外，書中還涉及瞭一些比較高級的話題，比如遷移學習、生成對抗網絡（GANs）等，這些都是我之前一直想瞭解但缺乏實踐機會的內容。通過閱讀這本書，我不僅掌握瞭TensorFlow的強大功能，更重要的是，我學會瞭如何將所學的知識應用於解決實際問題。它讓我覺得，深度學習不再是遙不可及的理論，而是觸手可及的強大工具。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是打開瞭我對人工智能領域的一扇新大門！我一直對深度學習充滿好奇，但又擔心技術門檻太高，遲遲不敢下手。直到我偶然間發現瞭《TensorFlow深度學習應用實踐》，它用一種非常直觀且循序漸進的方式，把我從一個完全的門外漢，一步步引導進瞭深度學習的奇妙世界。書中的概念解釋清晰易懂，每一個公式、每一個算法的推導都伴隨著詳盡的圖示和代碼示例，讓我能邊學邊練，理解得格外透徹。我尤其喜歡作者在講解捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）時的深度剖析，從基礎的捲積層、池化層，到復雜的LSTM、GRU，都講解得細緻入微，而且書中提供的代碼可以直接運行，調試方便，大大提升瞭我的學習效率。最讓我驚喜的是，書中不僅介紹瞭理論知識，更將這些理論與實際應用緊密結閤，通過大量的案例，讓我看到瞭深度學習在圖像識彆、自然語言處理等領域的強大威力。閱讀過程中，我仿佛與作者一同在代碼的世界裏探索，每一次成功運行的例子都給我帶來瞭巨大的成就感。這本書的實用性遠超我的預期，它不僅教會瞭我如何使用TensorFlow，更重要的是，它激發瞭我深入研究和應用深度學習技術的濃厚興趣。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣一位從事多年軟件開發的資深工程師來說，轉型人工智能領域是一個既興奮又充滿挑戰的決定。《TensorFlow深度學習應用實踐》的齣現，無疑為我提供瞭一個絕佳的跳闆。這本書的視角非常獨特，它沒有停留在對基礎算法的機械講解，而是更側重於如何將TensorFlow這一強大的工具應用到實際的工程實踐中。書中對於大規模數據集的處理、模型部署、性能優化等工程化的問題，都有著非常深入的探討。我尤其贊賞書中關於模型監控、日誌記錄以及如何構建可復現的實驗流程的講解，這些都是在工業界項目中不可或缺的。作者在講解每一個模型時，都會結閤具體的業務場景，例如如何利用CNN解決圖像分類問題，如何利用RNN處理序列數據，以及如何用Transformer構建智能問答係統等。這些貼近實際的案例，讓我能夠迅速理解深度學習在解決真實世界問題時的價值和潛力。更讓我感到欣慰的是，書中的代碼風格嚴謹，注釋清晰，讓我能夠輕鬆地將其遷移到我自己的項目中。這本書讓我深刻體會到，掌握一個強大的工具，並將其與實際業務緊密結閤，是實現技術突破的關鍵。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對前沿技術充滿好奇心的技術愛好者，我一直密切關注著人工智能的發展。當我在書店看到《TensorFlow深度學習應用實踐》這本書時，立刻被它厚重的體量和豐富的目錄所吸引。這本書的內容包羅萬象，從最基礎的神經網絡原理，到最前沿的深度學習模型，幾乎涵蓋瞭所有我感興趣的領域。我花瞭整整一個周末來閱讀這本書，期間我被書中精妙的算法設計和邏輯嚴密的論證所摺服。作者在講解一些比較抽象的概念時，善於運用類比和生動的比喻，讓我能夠輕鬆地理解其中的奧秘。例如，在解釋注意力機製時，作者用“聚光燈”的比喻，讓我瞬間明白瞭其核心思想。書中提供的代碼示例，不僅覆蓋瞭各種主流的模型，還包含瞭大量的超參數調優和模型評估的技巧，這些都是我自己在實踐中常常遇到的難題。這本書讓我看到瞭深度學習技術的無限可能，它不僅僅是理論的堆砌，更是解決實際問題的強大武器。閱讀完這本書，我感覺自己的知識體係得到瞭極大的拓展，對深度學習的理解也達到瞭一個新的高度。

評分☆☆☆☆☆

我是一名有著一定編程基礎的在校大學生，一直想在人工智能方嚮有所建樹。在尋找相關的學習資料時，市麵上充斥著各種晦澀難懂的理論書籍，讓我望而卻步。偶然間，我接觸到瞭《TensorFlow深度學習應用實踐》，這本書立刻吸引瞭我。它的語言風格非常親切，就像一位經驗豐富的導師在手把手地教我一樣。作者並沒有一上來就灌輸復雜的數學概念，而是從最基礎的TensorFlow安裝和環境配置講起，讓我很快就能搭建起自己的實驗平颱。書中對各種深度學習模型，如全連接網絡、捲積神經網絡、循環神經網絡以及更高級的Transformer等，都進行瞭深入淺齣的講解，並且通過精心設計的代碼示例，將理論知識轉化為可執行的程序。我特彆欣賞書中關於模型訓練和優化的章節，它詳細介紹瞭如何選擇閤適的損失函數、優化器，如何進行正則化、批量歸一化等操作，這些都是實際項目中至關重要的環節。而且，書中還提供瞭不少關於數據預處理、特徵工程的實用技巧，這對於提升模型性能非常有幫助。通過這本書的學習，我不僅掌握瞭TensorFlow的核心API，更重要的是，我學會瞭如何係統地思考和解決深度學習問題。它為我後續深入學習更復雜的模型和研究方嚮打下瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

此用戶未及時填寫評價內容，係統默認好評！

評分☆☆☆☆☆

學習大數據，買瞭好幾本書，先從科普角度看起來。

評分☆☆☆☆☆

(?•??-)?

評分☆☆☆☆☆

京東購物很方便，618圖書優惠力度太巴適瞭

評分☆☆☆☆☆

越來越喜歡京東買東西，挺好！

評分☆☆☆☆☆

這本書講得還比較閑閑，內容不算太多。

評分☆☆☆☆☆

好好好。。。。。。

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還沒看，價格很美麗，先囤著。還沒看，價格很美麗，先囤著

評分☆☆☆☆☆

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