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店铺： 蓝墨水图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111574576

商品编码：14458377019

白话深度学习与TensorFlow+白话大数据与机器学习

书号：9787111574576 9787111538479
定价： ￥69.00 作者：

• I S B N ：978-7-111-57457-6
• 条码书号：9787111574576
• 上架日期：2017-7-24
• 出版日期：2017-7-1
• 版       次：1-1
• 出 版 社：
• 丛 书 名：

基础篇(1-3章)：介绍深度学习的基本概念和Tensorflow的基本介绍。原理与实践篇（4-8章）：大量的关于深度学习中BP、CNN以及RNN网络等概念的数学知识解析，加以更朴素的语言与类比，使得非数学专业的程序员还是能够比较容易看懂。扩展篇（9-13章）：介绍新增的深度学习网络变种与较新的深度学习特性，并给出有趣的深度学习应用。读完本书，基本具备了搭建全套Tensorflow应用环境的能力，掌握深度学习算法和思路，以及进行一般性的文章分类、音频分类或视频分类的能力。

目 录?Contents

本书赞誉

序

前 言

基 础 篇

第1章 机器学习是什么  2

1.1 聚类  4

1.2 回归  5

1.3 分类  8

1.4 综合应用  10

1.5 小结  14

第2章 深度学习是什么  15

2.1 神经网络是什么  15

2.1.1 神经元  16

2.1.2 激励函数  19

2.1.3 神经网络  24

2.2 深度神经网络  25

2.3 深度学习为什么这么强  28

2.3.1 不用再提取特征  28

2.3.2 处理线性不可分  29

2.4 深度学习应用  30

2.4.1 围棋机器人——AlphaGo  30

2.4.2 被教坏的少女——Tai.ai  32

2.4.3 本田公司的大宝贝——

ASIMO  33

2.5 小结  37

第3章 TensorFlow框架特性与安装  38

3.1 简介  38

3.2 与其他框架的对比  39

3.3 其他特点  40

3.4 如何选择好的框架  44

3.5 安装TensorFlow  45

3.6 小结  46

原理与实践篇

第4章 前馈神经网络  50

4.1 网络结构  50

4.2 线性回归的训练  51

4.3 神经网络的训练  75

4.4 小结  79

第5章 手写板功能  81

5.1 MNIST介绍  81

5.2 使用TensorFlow完成实验  86

5.3 神经网络为什么那么强  92

5.3.1 处理线性不可分  93

5.3.2 挑战“与或非”  95

5.3.3 丰富的VC——强大的空间

划分能力  98

5.4 验证集、测试集与防止过拟合  99

5.5 小结  102

第6章 卷积神经网络  103

6.1 与全连接网络的对比  103

6.2 卷积是什么  104

6.3 卷积核  106

6.4 卷积层其他参数  108

6.5 池化层  109

6.6 典型CNN网络  110

6.7 图片识别  114

6.8 输出层激励函数——SOFTMAX  116

6.8.1 SOFTMAX  116

6.8.2 交叉熵  117

6.9 小试牛刀——卷积网络做图片分类  124

6.10 小结  138

第7章 综合问题  139

7.1 并行计算  139

7.2 随机梯度下降  142

7.3 梯度消失问题  144

7.4 归一化  147

7.5 参数初始化问题  149

7.6 正则化  151

7.7 其他超参数  155

7.8 不，的模型  156

7.9 DropOut  157

7.10 小结  158

第8章 循环神经网络  159

8.1 隐马尔可夫模型  159

8.2 RNN和BPTT算法  163

8.2.1 结构  163

8.2.2 训练过程  163

8.2.3 艰难的误差传递  165

8.3 LSTM算法  167

8.4 应用场景  171

8.5 实践案例——自动文本生成  174

8.5.1 RNN工程代码解读  174

8.5.2 利用RNN学习莎士比亚剧本  183

8.5.3 利用RNN学习维基百科  184

8.6 实践案例——聊天机器人  185

8.7 小结  196

扩 展 篇

第9章 深度残差网络  198

9.1 应用场景  198

9.2 结构解释与数学推导  200

9.3 拓扑解释  205

9.4 Github示例  207

9.5 小结  207

第10章 受限玻尔兹曼机  209

10.1 结构  209

10.2 逻辑回归  210

10.3 ·大似然度  212

10.4 ·大似然度示例  214

10.5 损失函数  215

10.6 应用场景  216

10.7 小结  216

第11章 强化学习  217

11.1 模型核心  218

11.2 马尔可夫决策过程  219

11.2.1 用游戏开刀  221

11.2.2 准备工作  223

11.2.3 训练过程  224

11.2.4 问题  226

11.2.5 Q-Learning算法  228

11.3 深度学习中的Q-Learning——DQN  231

11.3.1 OpenAI Gym  234

11.3.2 Atari游戏  237

11.4 小结  238

第12章 对抗学习  239

12.1 目的  239

12.2 训练模式  240

12.2.1 二元极小极大博弈  240

12.2.2 训练  242

12.3 CGAN  244

12.4 DCGAN  247

12.5 小结  252

第13章 有趣的深度学习应用  254

13.1 人脸识别  254

13.2 作诗姬  259

13.3 梵高附体  264

13.3.1 网络结构  265

13.3.2 内容损失  268

13.3.3 风格损失  270

13.3.4 系数比例  271

13.3.5 代码分析  272

13.4 小结  279

附录A VMware Workstation的安装  280

附录B Ubuntu虚拟机的安装  284

附录C Python语言简介  290

附录D 安装Theano  296

附录E 安装Keras  297

附录F 安装CUDA  298

参考文献  303

 

• 定价：￥69.00

 

基本信息

• 作者：   
• 出版社：
• ISBN：9787111538479
• 出版日期：2016 年6月
• 开本：16开
• 版次：1-1
• 所属分类：
   

编辑推荐

资深大数据专家多年实战经验总结，拒绝晦涩，开启大数据与机器学习妙趣之旅
以降低学习曲线和阅读难度为宗旨，重点讲解了统计与概率、数据挖掘算法、实际应用案例、数据价值与变现，以及高级拓展技能，清晰勾勒出大数据技术路线与产业蓝图  

 

前言 
第1章 大数据产业 1
1.1 大数据产业现状 1
1.2 对大数据产业的理解 2
1.3 大数据人才 3
1.3.1 供需失衡 3
1.3.2 人才方向 3
1.3.3 环节和工具 5
1.3.4 门槛障碍 6
1.4 小结 8
第2章 步入数据之门 9
2.1 什么是数据 9
2.2 什么是信息 10
2.3 什么是算法 12
2.4 统计、概率和数据挖掘 13
2.5 什么是商业智能 13
2.6 小结 14
第3章 排列组合与古典概型 15
3.1 排列组合的概念 16
3.1.1 公平的决断——扔硬币 16

3.1.2 非古典概型 17
3.2 排列组合的应用示例 18
3.2.1 双色球彩票 18
3.2.2 购车摇号 20
3.2.3 德州扑克 21
3.3 小结 25
第4章 统计与分布 27
4.1 加和值、平均值和标准差 27
4.1.1 加和值 28
4.1.2 平均值 29
4.1.3 标准差 30
4.2 加权均值 32
4.2.1 混合物定价 32
4.2.2 决策权衡 34
4.3 众数、中位数 35
4.3.1 众数 36
4.3.2 中位数 37
4.4 欧氏距离 37
4.5 曼哈顿距离 39
4.6 同比和环比 41
4.7 抽样 43
4.8 高斯分布 45
4.9 泊松分布 49
4.10 伯努利分布 52
4.11 小结 54
第5章 指标 55
5.1 什么是指标 55
5.2 指标化运营 58
5.2.1 指标的选择 58
5.2.2 指标体系的构建 62
5.3 小结 63
第6章 信息论 64
6.1 信息的定义 64
6.2 信息量 65
6.2.1 信息量的计算 65
6.2.2 信息量的理解 66
6.3 香农公式 68
6.4 熵 70
6.4.1 热力熵 70
6.4.2 信息熵 72
6.5 小结 75
第7章 多维向量空间 76
7.1 向量和维度 76
7.1.1 信息冗余 77
7.1.2 维度 79
7.2 矩阵和矩阵计算 80
7.3 数据立方体 83
7.4 上卷和下钻 85
7.5 小结 86
第8章 回归 87
8.1 线性回归 87
8.2 拟合 88
8.3 残差分析 94
8.4 过拟合 99
8.5 欠拟合 100
8.6 曲线拟合转化为线性拟合 101
8.7 小结 104
第9章 聚类 105
9.1 K-Means算法 106
9.2 有趣模式 109
9.3 孤立点 110
9.4 层次聚类 110
9.5 密度聚类 113
9.6 聚类评估 116
9.6.1 聚类趋势 117
9.6.2 簇数确定 119
9.6.3 测定聚类质量 121
9.7 小结 124
第10章 分类 125
10.1 朴素贝叶斯 126
10.1.1 天气的预测 128
10.1.2 疾病的预测 130
10.1.3 小结 132
10.2 决策树归纳 133
10.2.1 样本收集 135
10.2.2 信息增益 136
10.2.3 连续型变量 137
10.3 随机森林 140
10.4 隐马尔可夫模型 141
10.4.1 维特比算法 144
10.4.2 前向算法 151
10.5 支持向量机SVM 154
10.5.1 年龄和好坏 154
10.5.2 “下刀”不容易 157
10.5.3 距离有多远 158
10.5.4 N维度空间中的距离 159
10.5.5 超平面怎么画 160
10.5.6 分不开怎么办 160
10.5.7 示例 163
10.5.8 小结 164
10.6 遗传算法 164
10.6.1 进化过程 164
10.6.2 算法过程 165
10.6.3 背包问题 165
10.6.4 极大值问题 173
10.7 小结 181
第11章 关联分析 183
11.1 频繁模式和Apriori算法 184
11.1.1 频繁模式 184
11.1.2 支持度和置信度 185
11.1.3 **的Apriori算法 187
11.1.4 求出所有频繁模式 190
11.2 关联分析与相关性分析 192
11.3 稀有模式和负模式 193
11.4 小结 194
第12章 用户画像 195
12.1 标签 195
12.2 画像的方法 196
12.2.1 结构化标签 196
12.2.2 非结构化标签 198
12.3 利用用户画像 203
12.3.1 割裂型用户画像 203
12.3.2 紧密型用户画像 204
12.3.3 到底“像不像” 204
12.4 小结 205
第13章 推荐算法 206
13.1 推荐思路 206
13.1.1 贝叶斯分类 206
13.1.2 利用搜索记录 207
13.2 User-based CF 209
13.3 Item-based CF 211
13.4 优化问题 215
13.5 小结 217
第14章 文本挖掘 218
14.1 文本挖掘的领域 218
14.2 文本分类 219
14.2.1 Rocchio算法 220
14.2.2 朴素贝叶斯算法 223
14.2.3 K-近邻算法 225
14.2.4 支持向量机SVM算法 226
14.3 小结 227
第15章 人工神经网络 228
15.1 人的神经网络 228
15.1.1 神经网络结构 229
15.1.2 结构模拟 230
15.1.3 训练与工作 231
15.2 FANN库简介 233
15.3 常见的神经网络 235
15.4 BP神经网络 235
15.4.1 结构和原理 236
15.4.2 训练过程 237
15.4.3 过程解释 240
15.4.4 示例 240
15.5 玻尔兹曼机 244
15.5.1 退火模型 244
15.5.2 玻尔兹曼机 245
15.6 卷积神经网络 247
15.6.1 卷积 248
15.6.2 图像识别 249
15.7 深度学习 255
15.8 小结 256
第16章 大数据框架简介 257
16.1 著名的大数据框架 257
16.2 Hadoop框架 258
16.2.1 MapReduce原理 259
16.2.2 安装Hadoop 261
16.2.3 **的WordCount 264
16.3 Spark 框架 269
16.3.1 安装Spark 270
16.3.2 使用Scala计算WordCount 271
16.4 分布式列存储框架 272
16.5 PrestoDB——神奇的CLI 273
16.5.1 Presto为什么那么快 273
16.5.2 安装Presto 274
16.6 小结 277
第17章 系统架构和调优 278
17.1 速度——资源的配置 278
17.1.1 思路一：逻辑层面的优化 279
17.1.2 思路二：容器层面的优化 279
17.1.3 思路三：存储结构层面的优化 280
17.1.4 思路四：环节层面的优化 280
17.1.5 资源不足 281
17.2 稳定——资源的可用 282
17.2.1 借助云服务 282
17.2.2 锁分散 282
17.2.3 排队 283
17.2.4 谨防“雪崩” 283
17.3 小结 285
第18章 数据解读与数据的价值 286
18.1 运营指标 286
18.1.1 互联网类型公司常用指标 287
18.1.2 注意事项 288
18.2 AB测试 289

人工智能的崛起与人类未来的探索 在科技飞速发展的今天，人工智能（AI）已不再是科幻小说中的遥远设想，而是深刻地影响着我们工作、生活乃至思维方式的现实力量。从智能手机中的语音助手，到自动驾驶汽车的逐步落地，再到医疗诊断的精准辅助，AI的应用场景日益广泛，其潜力和影响力正以指数级增长。面对这股不可逆转的时代浪潮，理解AI的本质、原理及其发展趋势，对于每一个希望在未来社会中把握机遇、迎接挑战的个体而言，都显得尤为重要。 本书并非要深入探讨某一具体技术框架的实现细节，也不是局限于某个特定领域的应用开发。相反，它旨在为你构建一个宏观而深刻的认知框架，让你能够跳出技术的“术”的层面，去理解AI的“道”。我们将一起探索人工智能的起源，回顾其跌宕起伏的发展历程，从早期的符号主义和连接主义的辩论，到专家系统的兴衰，再到如今深度学习的辉煌。理解这些历史的脉络，有助于我们更好地把握AI当前的发展逻辑，并预测其未来的方向。 一、智能的本质：机器如何“思考”？ 我们首先要面对的核心问题是：什么是智能？机器是否真的能够拥有智能？本书将从哲学和认知科学的角度，对“智能”这一概念进行剖析。我们将讨论图灵测试的意义与局限，以及不同的智能理论，例如行为主义、认知主义、建构主义等，是如何为我们理解机器智能提供不同视角的。 接着，我们将深入探究构成智能的基石——学习。机器如何从数据中提取规律，并做出预测或决策？我们将详细阐述不同类型的学习范式： 监督学习（Supervised Learning）: 这是当前AI应用中最广泛的学习方式，其核心是通过带有标签的训练数据来学习输入与输出之间的映射关系。我们将介绍回归（Regression）和分类（Classification）这两大基本任务，并探讨线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等经典算法背后的思想。理解这些算法，能够让你明白机器是如何通过“经验”来提升其“能力”的。 无监督学习（Unsupervised Learning）: 当我们拥有的数据没有明确的标签时，无监督学习便显露其价值。它旨在发现数据内在的结构和模式。我们将重点介绍聚类（Clustering）算法，如K-means、层次聚类，以及降维（Dimensionality Reduction）技术，如主成分分析（PCA），它们能帮助我们理解数据的本质，发现隐藏的关联。 强化学习（Reinforcement Learning）: 这种学习方式更接近人类的学习过程，通过与环境的交互，根据反馈（奖励或惩罚）来学习最优的策略。我们将探讨马尔可夫决策过程（MDP）的基本概念，以及Q-learning、深度Q网络（DQN）等算法，理解机器如何通过试错来“成长”。 二、深度学习的革命：神经元到神经网络 深度学习是近年来人工智能领域最耀眼的明星。它借鉴了人脑神经网络的结构，通过构建多层非线性处理单元，实现了对复杂模式的强大建模能力。 人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN）: 我们将从最基础的感知器（Perceptron）出发，逐步理解多层感知器（MLP）的工作原理。重点会放在激活函数（Activation Functions）的作用，它们如何引入非线性，使得神经网络能够逼近任意复杂的函数。 深度神经网络（Deep Neural Networks, DNN）: 随着网络层数的增加，DNN展现出惊人的学习能力。我们将讨论反向传播算法（Backpropagation）如何有效地训练多层网络，以及梯度下降（Gradient Descent）及其变种（如SGD, Adam）在优化模型参数中的作用。 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）: CNN在图像识别、目标检测等视觉任务上取得了突破性的进展。我们将深入解析卷积层（Convolutional Layer）、池化层（Pooling Layer）以及全连接层（Fully Connected Layer）的计算方式，理解它们如何有效地提取图像的空间特征。 循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）: RNN及其变体（如LSTM, GRU）在处理序列数据，如文本、语音方面表现出色。我们将探讨RNN如何通过“记忆”来捕捉序列中的时序依赖关系，并理解长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）是如何解决传统RNN的梯度消失问题。 Transformer模型: 近年来，Transformer模型以其并行化处理能力和强大的注意力机制（Attention Mechanism），在自然语言处理（NLP）领域取得了革命性的成功，并逐渐扩展到其他领域。我们将解析其核心思想，包括自注意力机制（Self-Attention）和多头注意力机制（Multi-Head Attention），理解它是如何实现超越RNN的序列建模能力的。 三、大数据时代的基石：从数据到洞察 人工智能的发展离不开海量数据的支持。大数据技术为AI提供了训练的“燃料”，使得复杂的模型能够在大规模数据上进行学习和优化。 大数据概述: 我们将从概念上理解什么是大数据，以及大数据的“4V”特征（Volume, Velocity, Variety, Veracity）。 数据采集与存储: 了解数据从何而来，以及如何有效地存储海量数据，如分布式文件系统（HDFS）等。 数据处理与分析: 探讨在大数据环境下进行数据预处理、清洗、转换以及分析的技术和工具，如MapReduce、Spark等分布式计算框架。理解这些工具如何帮助我们高效地处理和理解庞大的数据集。 数据挖掘与模式识别: 进一步探讨如何利用大数据分析技术，发现隐藏在数据中的有价值的模式、趋势和关联。这将为AI模型的训练提供高质量的数据输入。 四、AI的应用与伦理：机遇与挑战并存 本书不会止步于技术本身，更会关注AI的实际应用及其带来的深远影响。 AI在各领域的应用: 我们将审视AI在医疗保健（诊断、药物研发）、金融（风险评估、欺诈检测）、交通（自动驾驶、智能交通管理）、教育（个性化学习）、零售（推荐系统、库存管理）等领域的典型应用案例，让你了解AI如何改变各行各业。 AI的未来趋势: 展望AI未来的发展方向，如通用人工智能（AGI）的探索、AI与其他技术的融合（如物联网、区块链），以及AI在解决全球性问题（如气候变化、能源危机）中的潜力。 AI的伦理与社会影响: 这是一个不可回避的重要话题。我们将讨论AI可能带来的伦理挑战，包括数据隐私、算法偏见、就业冲击、安全风险以及AI的责任归属等问题。理解这些问题，有助于我们以更审慎的态度推动AI的发展，并制定相应的规范和法律。 人机协作的新模式: 探讨AI并非要取代人类，而是更多地与人类协同工作，共同提升效率和创造力。理解人机协作的模式，以及如何发挥人类与AI各自的优势。 五、学习AI的正确姿势 本书提供的是一种“大局观”的视角，旨在帮助你建立起对AI的整体认知。它鼓励你： 保持好奇心: AI领域日新月异，持续学习是关键。 批判性思维: 不要盲目迷信技术，要理性分析其优缺点和潜在风险。 跨学科视角: AI的发展离不开数学、统计学、计算机科学、神经科学、心理学乃至哲学等多学科的支撑。 实践出真知: 在理解理论的基础上，尝试通过开源工具和平台进行实践，才能真正掌握AI的力量。 阅读本书，你将能够更清晰地理解人工智能的脉络，更深刻地洞察其内在逻辑，更全面地把握其发展趋势，并最终能够以更成熟、更负责任的态度去面对这个由AI驱动的未来。这不仅是一次知识的探索，更是一次对未来趋势的战略性布局。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，简直是给像我这样想要快速入门大数据和机器学习领域的开发者们送来了一份厚礼。我之前的项目经历中，虽然接触过一些数据分析的工作，但对于如何构建更复杂的机器学习模型，如何利用大数据进行更深层次的挖掘，一直感觉力不从心。这本书的内容非常扎实，它并没有仅仅停留在表面的工具介绍，而是深入剖析了机器学习的底层逻辑。我特别喜欢其中关于“特征工程”和“模型评估”的章节，这部分的内容讲得非常细致，并且给出了很多实用的技巧和注意事项。很多时候，一个模型的成败，关键就在于这两个环节。作者用大量的案例来阐述，比如如何选择合适的特征，如何避免过拟合，如何根据业务场景选择最适合的评估指标。这些都是我在实际工作中反复碰到的痛点，而这本书恰好提供了非常有效的解决方案。而且，它对于大数据处理的部分也非常详尽，从数据的预处理到分布式计算框架的介绍，都有涉及。我之前对Hadoop和Spark这些东西都只是一知半解，读了这本书之后，对它们的原理和应用场景有了更清晰的认识。特别是它在讲解Spark时，举了很多具体的代码例子，并且详细解释了Spark的RDD、DataFrame和Dataset之间的关系，以及它们的性能优化方法。对于我这种需要处理海量数据的人来说，这简直是雪中送炭。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直就是一本“通关秘籍”，对于像我一样，从零开始想要掌握机器学习编程的读者来说，真的是太友好了。我之前的学习经历，总是停留在“知其然，不知其所以然”的阶段，看过很多算法原理的讲解，但一到实际编程，就显得捉襟见肘。这本书最大的亮点在于，它将理论知识和实践操作完美地结合在一起。在讲解每一个核心概念的时候，作者都会先用非常直观易懂的方式解释原理，然后立刻就给出相应的TensorFlow代码示例。而且，代码的注释非常详细，每一步操作的目的都解释得清清楚楚，让我能够轻松地理解代码的逻辑。特别是关于神经网络训练的部分，从数据加载、模型构建、损失函数选择、优化器设置，到训练过程的监控和调整，都讲得非常细致，并且给了很多实用的调参建议。我之前尝试过训练一些简单的模型，但效果总是差强人意，读了这本书之后，我才发现很多关键的细节我之前都没有注意到。此外，书中还介绍了一些常用的机器学习算法，比如决策树、支持向量机、聚类算法等，并且都提供了TensorFlow的实现。这让我能够触类旁通，在掌握深度学习的同时，也能对传统的机器学习算法有更深入的理解。

评分☆☆☆☆☆

这套书简直是为那些想要在机器学习编程领域“啃硬骨头”的同学们量身定做的。我之前也尝试过几本关于深度学习的书籍，但大多数都侧重于算法的理论推导，导致我在实际编写代码的时候，总是觉得无从下手，不知道如何将那些抽象的公式转化为实际可执行的代码。这本书的独特之处在于，它在讲解深度学习概念的同时，非常注重与TensorFlow框架的结合。比如，在介绍卷积神经网络（CNN）时，它并没有止步于讲解卷积层、池化层的原理，而是立刻就给出了如何在TensorFlow中构建这些层的具体代码。更重要的是，它还讲解了如何使用TensorFlow构建完整的图像识别模型，包括数据加载、模型训练、参数调整以及结果评估等全流程。我最喜欢的一点是，它在讲解TensorFlow的一些高级用法时，比如如何使用Keras API来快速构建模型，以及如何进行模型的可视化和调试，都写得非常清晰。这大大降低了学习门槛，让我能够更快地上手编写自己的深度学习模型。而且，书中还涉及了一些关于模型部署和优化的内容，这对于我这种希望将模型应用到实际生产环境中的开发者来说，非常有价值。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我之前对“大数据”这个概念，一直觉得有点虚头巴脑，总觉得离我的日常工作有点远。但自从我开始接触机器学习，并且想把模型部署到实际应用中之后，我才意识到大数据的处理能力有多么重要。这本书的内容，正好填补了我在这方面的知识空白。它不仅仅是讲了如何用TensorFlow构建模型，更重要的是，它从一个更宏观的视角，讲解了如何在大数据背景下进行机器学习。比如，它在讲解数据采集、数据清洗、数据存储等环节时，都给出了一些非常实用的建议和方法。我之前一直困扰于如何处理TB级别的数据，读了这本书之后，我才明白了很多分布式计算的原理，以及如何利用Hadoop和Spark这样的工具来高效地管理和分析海量数据。特别是书中关于数据预处理和特征提取的章节，给我留下了深刻的印象。它详细讲解了如何对结构化和非结构化数据进行清洗，如何进行特征选择和特征工程，以及如何应对数据不平衡的问题。这些内容对于提升模型的准确性和鲁棒性至关重要。而且，它还介绍了一些常用的数据可视化工具，能够帮助我们更好地理解数据和模型的表现。

评分☆☆☆☆☆

最近听朋友推荐，入手了这本《包邮 白话深度学习与TensorFlow+白话大数据与机器学习 机器学习编程书籍》，拿到手才发现，这简直就是我一直以来想找的“神书”！我之前对机器学习和深度学习一直停留在非常概念性的理解，虽然看过一些零散的资料，但总感觉隔靴搔痒，很多深层的原理和实际操作都云里雾里。这本书最让我惊喜的是它的“白话”风格。真的，我以前看很多技术书籍，要么是公式堆砌，要么是术语轰炸，看的我头都大了。但这本书的作者，像是把我当成了一个完全不懂的小白，用最通俗易懂的语言，一步一步地讲解。尤其是对一些复杂的算法，比如神经网络的BP算法，他没有直接抛出一堆数学公式，而是通过一个非常形象的比喻，让我一下子就明白了它的核心思想。然后，再逐步引入相关的数学概念，这样就不会觉得枯燥无味，反而有种豁然开朗的感觉。而且，这本书不仅仅是理论的讲解，它还穿插了很多TensorFlow的实际操作。光看理论是学不会编程的，这本书在这方面做得非常好，每一个重要的概念讲完，都会有相应的代码示例，而且代码解释得也非常到位，让我能清楚地知道每一行代码的作用，以及如何去修改和应用。对于我这种菜鸟来说，这种“理论+实践”的结合，是学习编程的最好方式。