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3册 Web安全之深度学习实战+机器学习入门+白话深度学习与TensorFlow

YL12188 9787111584476 9787111576426 9787111574576

基本信息

作者： 刘焱   

丛书名： 智能系统与技术丛书

出版社：机械工业出版社

ISBN：9787111584476

上架时间：2017-12-1

出版日期：2018 年1月

开本：16开

版次：1-1

目录

对本书的赞誉 
序 
前言 
第1章 打造深度学习工具箱1
1.1 TensorFlow1
1.1.1 安装1
1.1.2 使用举例3
1.2 TFLearn3
1.3 PaddlePaddle4
1.3.1 安装5
1.3.2 使用举例6
1.4 Karas7
1.5 本章小结9
第2章 卷积神经网络10
2.1 传统的图像分类算法10
2.2 基于CNN的图像分类算法11
2.2.1 局部连接11
2.2.2 参数共享13
2.2.3 池化15
2.2.4 典型的CNN结构及实现16
2.2.5 AlexNet的结构及实现19
2.2.6 VGG的结构及实现24
2.3 基于CNN的文本处理29
2.3.1 典型的CNN结构30
2.3.2 典型的CNN代码实现30
2.4 本章小结32
第3章 循环神经网络33
3.1 循环神经算法概述34
3.2 单向循环神经网络结构与实现36
3.3 双向循环神经网络结构与实现38
3.4 循环神经网络在序列分类的应用41
3.5 循环神经网络在序列生成的应用42
3.6 循环神经网络在序列标记的应用43
3.7 循环神经网络在序列翻译的应用44
3.8 本章小结46
第4章 基于OpenSOC的机器学习框架47
4.1 OpenSOC框架47
4.2 数据源系统48
4.3 数据收集层53
4.4 消息系统层57
4.5 实时处理层60
4.6 存储层62
4.6.1 HDFS62
4.6.2 HBase64
4.6.3 Elasticsearch65
4.7 分析处理层66
4.8 计算系统67
4.9 实战演练72
4.10 本章小结77
第5章 验证码识别78
5.1 数据集79
5.2 特征提取80
5.3 模型训练与验证81
5.3.1 K近邻算法81
5.3.2 支持向量机算法81
5.3.3 深度学习算法之MLP82
5.3.4 深度学习算法之CNN83
5.4 本章小结87
第6章 垃圾邮件识别88
6.1 数据集89
6.2 特征提取90
6.2.1 词袋模型90
6.2.2 TF-IDF模型93
6.2.3 词汇表模型95
6.3 模型训练与验证97
6.3.1 朴素贝叶斯算法97
6.3.2 支持向量机算法100
6.3.3 深度学习算法之MLP101
6.3.4 深度学习算法之CNN102
6.3.5 深度学习算法之RNN106
6.4 本章小结108
第7章 负面评论识别109
7.1 数据集110
7.2 特征提取112
7.2.1 词袋和TF-IDF模型112
7.2.2 词汇表模型114
7.2.3 Word2Vec模型和Doc2Vec模型115
7.3 模型训练与验证119
7.3.1 朴素贝叶斯算法119
7.3.2 支持向量机算法122
7.3.3 深度学习算法之MLP123
7.3.4 深度学习算法之CNN124
7.4 本章小结127
第8章 骚扰短信识别128
8.1 数据集129
8.2 特征提取130
8.2.1 词袋和TF-IDF模型130
8.2.2 词汇表模型131
8.2.3 Word2Vec模型和Doc2Vec模型132
8.3 模型训练与验证134
8.3.1 朴素贝叶斯算法134
8.3.2 支持向量机算法136
8.3.3 XGBoost算法137
8.3.4 深度学习算法之MLP140
8.4 本章小结141
第9章 Linux后门检测142
9.1 数据集142
9.2 特征提取144
9.3 模型训练与验证145
9.3.1 朴素贝叶斯算法145
9.3.2 XGBoost算法146
9.3.3 深度学习算法之多层感知机148
9.4 本章小结149
第10章 用户行为分析与恶意行为检测150
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