亚洲男人的天堂2018av,欧美草比,久久久久久免费视频精选,国色天香在线看免费,久久久久亚洲av成人片仓井空

【導讀】自2015年11月TensorFlow第一個開源版本發布以來，它便迅速躋身于最激動人心的機器學習庫的行列，并在科研、產品和教育等領域正在得到日益廣泛的應用。這個庫也在不斷地得到改進、充實和優化。今天給大家推薦一本偏實戰的教程《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow, 2nd Edition》第二版，使用最新TensorFlow 2的官方高級API，幫助你直觀地理解構建智能系統的概念和工具。從業者將學習一系列可以在工作中快速使用的技術。第1部分使用Scikit-Learn來介紹基本的機器學習任務，例如簡單的線性回歸。第2部分已經過重大更新，采用Keras和TensorFlow 2.0引導讀者通過使用深度神經網絡的更先進的機器學習方法。通過每章的練習來幫助你應用所學知識，你只需要編程經驗即可開始使用。

Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow, 2nd Edition

▌本書簡介

通過近年來一系列的突破，深度學習推動了整個機器學習領域的發展。現在，即使對這種技術幾乎一無所知的程序員也可以使用簡單、高效的工具來實現能夠從數據中學習的程序。這本暢銷書的最新版本使用了具體的例子、最少理論和可復現的Python框架，幫助您直觀地理解用于構建人工智能系統的概念和工具。

您將學習一系列可以快速使用的技術。每一章都有練習來幫助你應用所學，你所需要的只是編程經驗。所有代碼都已更新為TensorFlow 2和最新版本的Scikit-Learn和其他庫。

• 探索Keras API, TensorFlow 2的官方高級API
• 使用TensorFlow的數據API、分發策略API和TensorFlow擴展平臺(TFX)對TensorFlow模型進行產品化
• 部署在Google Cloud ML引擎或移動設備上使用TFLite
• 學習新的和擴展的主題，包括聚類、異常檢測、對象檢測、語義分割、注意力機制、語言模型、GANs等

▌相關代碼

//github.com/ageron/handson-ml2

參考鏈接：

書名： Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow

主要內容：

這本書分為兩個部分。

第一部分，機器學習的基礎知識，涵蓋以下主題：

• 什么是機器學習？它被試圖用來解決什么問題？機器學習系統的主要類別和基本概念是什么？
• 典型的機器學習項目中的主要步驟。
• 通過擬合數據來學習模型。
• 優化成本函數（cost function）。
• 零、前言
• 處理，清洗和準備數據。
• 選擇和設計特征。
• 使用交叉驗證選擇一個模型并調整超參數。
• 機器學習的主要挑戰，特別是欠擬合和過擬合（偏差和方差權衡）。
• 對訓練數據進行降維以對抗 the curse of dimensionality（維度詛咒）
• 最常見的學習算法：線性和多項式回歸， Logistic 回歸，k-最近鄰，支持向量機，決策 樹，隨機森林和集成方法。

第二部分，神經網絡和深度學習，包括以下主題：

• 什么是神經網絡？它們有啥優勢？
• 使用 TensorFlow 構建和訓練神經網絡。
• 最重要的神經網絡架構：前饋神經網絡，卷積網絡，遞歸網絡，長期短期記憶網絡 （LSTM）和自動編碼器。
• 訓練深度神經網絡的技巧。
• 對于大數據集縮放神經網絡。
• 強化學習。

第一部分主要基于 scikit-learn ，而第二部分則使用 TensorFlow 。 注意：不要太急于深入學習到核心知識：深度學習無疑是機器學習中最令人興奮的領域之 一，但是你應該首先掌握基礎知識。而且，大多數問題可以用較簡單的技術很好地解決（而 不需要深度學習），比如隨機森林和集成方法（我們會在第一部分進行討論）。如果你擁有 足夠的數據，計算能力和耐心，深度學習是最適合復雜的問題的，如圖像識別，語音識別或 自然語言處理。

掌握通過機器學習和深度學習識別和解決復雜問題的基本技能。使用真實世界的例子，利用流行的Python機器學習生態系統，這本書是你學習機器學習的藝術和科學成為一個成功的實踐者的完美伴侶。本書中使用的概念、技術、工具、框架和方法將教會您如何成功地思考、設計、構建和執行機器學習系統和項目。

使用Python進行的實際機器學習遵循結構化和全面的三層方法，其中包含了實踐示例和代碼。

第1部分側重于理解機器學習的概念和工具。這包括機器學習基礎，對算法、技術、概念和應用程序的廣泛概述，然后介紹整個Python機器學習生態系統。還包括有用的機器學習工具、庫和框架的簡要指南。

第2部分詳細介紹了標準的機器學習流程，重點介紹了數據處理分析、特征工程和建模。您將學習如何處理、總結和可視化各種形式的數據。特性工程和選擇方法將詳細介紹真實數據集，然后是模型構建、調優、解釋和部署。

第3部分探討了多個真實世界的案例研究，涵蓋了零售、交通、電影、音樂、營銷、計算機視覺和金融等不同領域和行業。對于每個案例研究，您將學習各種機器學習技術和方法的應用。動手的例子將幫助您熟悉最先進的機器學習工具和技術，并了解什么算法最適合任何問題。

實用的機器學習與Python將授權您開始解決您自己的問題與機器學習今天!

你將學習：

• 執行端到端機器學習項目和系統
• 使用行業標準、開放源碼、健壯的機器學習工具和框架實現實踐示例
• 回顧描述機器學習和深度學習在不同領域和行業中的應用的案例研究
• 廣泛應用機器學習模型，包括回歸、分類和聚類。
• 理解和應用深度學習的最新模式和方法，包括CNNs、RNNs、LSTMs和transfer learning。

這本書是給誰看的 IT專業人士、分析師、開發人員、數據科學家、工程師、研究生

目錄：

Part I: Understanding Machine Learning

• Chapter 1: Machine Learning Basics
• Chapter 2: The Python Machine Learning Ecosystem Part II: The Machine Learning Pipeline
• Chapter 3: Processing, Wrangling and Visualizing Data
• Chapter 4: Feature Engineering and Selection
• Chapter 5: Building, Tuning and Deploying Models Part III: Real-World Case Studies
• Chapter 6: Analyzing Bike Sharing Trends
• Chapter 7: Analyzing Movie Reviews Sentiment
• Chapter 8: Customer Segmentation and Effective Cross Selling
• Chapter 9: Analyzing Wine Types and Quality
• Chapter 10: Analyzing Music Trends and Recommendations
• Chapter 11: Forecasting Stock and Commodity Prices

Chapter 12: Deep Learning for Computer Vision

簡介： Google一直是引入突破性技術和產品的先驅。在效率和規模方面，TensorFlow也不例外，因此，編寫本書只是向讀者介紹TensorFlow核心團隊所做的這些重要更改。本書著重于機器學習方面的TensorFlow的不同應用，并更深入地探討了方法的最新變化。對于那些想要用TensorFlow進行機器學習的人來說，這本書是一個很好的參考點。本書分為三個部分。第一篇：使用TensorFlow 2.0進行數據處理。第二部分：使用TensorFlow 2.0構建機器學習和深度學習模型。它還包括使用TensorFlow 2.0的神經語言編程（NLP）。第三部分介紹了如何在環境中保存和部署TensorFlow 2.0模型。這本書對數據分析人員和數據工程師也很有用，因為它涵蓋了使用TensorFlow 2.0處理大數據的步驟。想要過渡到數據科學和機器學習領域的讀者也會發現，本書提供了實用的入門指南，以后可能會出現更復雜的方面。書中提供的案例研究和示例使您很容易理解和理解相關的基本概念。本書的優勢在于其簡單性以及將機器學習應用于有意義的數據集。

目錄：

• Chapter 1：tenforflow 2.0介紹
  • tensor
  • TensorFlow 1.0與 Tensorflow 2.0的對比
  • Tensorflow 2.0安裝于基礎操作
• Chapter 2：tenforflow 與監督學習
  • 監督機器學習是什么
  • TF2.0實現線性回歸
  • 使用TF和Keras的線性回歸應用
  • TF2.0實現邏輯回歸
  • TF2.0實現boosted樹
• Chapter 3：tenforflow與深度神經網絡
  • 什么是神經網絡
  • 前向傳播與反向傳播
  • TF2.0構建神經網絡
  • 深度神經網絡
  • TF2.0構建深度神經網絡
  • 使用Keras模型估量
  • 總結
• Chapter 4：圖片與Tensorflow
  • 圖片處理
  • 卷積神經網絡
  • TF2.0與卷積神經網絡
  • 遷移學習
  • TF2.0與變分自編碼器
  • 總結
• Chapter 5：TF2.0與自然語言處理（NLP）
  • NLP概述
  • 文本處理
  • 文本分類與TF
  • TF projector
• Chapter 6：TF模型
  • TF部署
  • 模型部署的Python
  • 基于TF的Keras模型

題目： Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, 2nd Edition

書籍簡介： 通過最近的一系列突破，深度學習促進了整個機器學習領域的發展。現在，即使對這項技術一無所知的程序員也可以使用簡單、高效的工具來實現能夠從數據中學習的程序。這本實用的書告訴你怎么做。通過使用具體的例子、最小理論和兩個可用于生產的Python框架Scikit Learn和TensorFlow的作者Aurélien Géron幫助您直觀地理解用于構建智能系統的概念和工具。您將學習一系列技術，從簡單的線性回歸開始，然后進入深層神經網絡。每一章的練習都有助于你應用你所學的知識。

• 探索機器學習領域，特別是神經網絡

• 使用Scikit Learn端到端跟蹤示例機器學習項目

• 探索幾種訓練模型，包括支持向量機、決策樹、隨機森林和集成方法

• 利用TensorFlow庫建立和訓練神經網絡

• 深入研究神經網絡結構，包括卷積網絡、遞歸網絡和深度強化學習

• 學習深度神經網絡的訓練和縮放技術

作者簡介： Aurélien Géron，Kiwisoft的機器學習顧問，也是暢銷書《與Scikit-Learn、Keras和TensorFlow一起進行機器學習》的作者。此前，他曾領導YouTube的視頻分類團隊，是Wifirst的創始人和首席技術官，并在多個領域擔任顧問:金融(摩根大樓和法國興業銀行)、國防(加拿大國防部)和醫療(輸血)。他還出版了一些技術書籍(關于c++、WiFi和互聯網架構)，他是巴黎多芬大學的講師。

書籍介紹： 機器學習是一門人工智能的科學,該領域的主要研究對象是人工智能，特別是如何在經驗學習中改善具體算法的性能。機器學習是人工智能及模式識別領域的共同研究熱點，其理論和方法已被廣泛應用于解決工程應用和科學領域的復雜問題。本書從機器學習的基礎入手，分別講述了分類、排序、降維、回歸等機器學習任務，是入門機器學習的一本好書。

作者： Mehryar Mohri，是紐約大學庫蘭特數學科學研究所的計算機科學教授，也是Google Research的研究顧問。

大綱介紹：

• 介紹
• PAC學習框架
• rademacher復雜度和VC維度
• 支持向量機
• 核方法
• Boosting
• 線上學習
• 多類別分類
• 排序
• 回歸
• 算法穩定性
• 降維
• 強化學習

作者主頁：//cs.nyu.edu/~mohri/