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機器學習簡明指南，不可錯過!

A Machine Learning Primer

亞馬遜研究科學家Mihail Eric關于機器學習實踐重要經驗。包括監督學習、機器學習實踐、無監督學習以及深度學習。具體為：

監督學習

• 線性回歸
• 邏輯回歸
• 樸素貝葉斯
• 支持向量機
• 決策樹
• K-近鄰

機器學習實踐

• 偏差-方差權衡
• 如何選擇模型
• 如何選擇特征
• 正則化你的模型
• 模型集成
• 評價指標

無監督學習

• 市場籃子分析
• K均值聚類
• 主成分分析

深度學習

• 前向神經網絡
• 神經網絡實踐
• 卷積神經網絡
• 循環神經網絡

【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：

本書通過提供真實的案例研究和示例，為使用Python庫進行機器學習提供了堅實的基礎。它涵蓋了諸如機器學習基礎、Python入門、描述性分析和預測分析等主題。包括高級機器學習概念，如決策樹學習、隨機森林、增強、推薦系統和文本分析。這本書在理論理解和實際應用之間采取了一種平衡的方法。所有的主題都包括真實世界的例子，并提供如何探索、構建、評估和優化機器學習模型的逐步方法。

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。

題目：Applied Reinforcement Learning with Python With OpenAI Gym, Tensorflow, and Keras

深入研究強化學習算法，并通過Python將它們應用到不同的用例中。這本書涵蓋了重要的主題，如策略梯度和Q學習，并利用框架，如Tensorflow, Keras，和OpenAI Gym。

Python中的應用增強學習向您介紹了強化學習(RL)算法背后的理論和用于實現它們的代碼。您將在指導下了解OpenAI Gym的特性，從使用標準庫到創建自己的環境，然后了解如何構建強化學習問題，以便研究、開發和部署基于rl的解決方案。

你將學習：

• 用Python實現強化學習
• 使用AI框架，如OpenAI Gym、Tensorflow和Keras
• 通過云資源部署和培訓基于增強學習的解決方案
• 應用強化學習的實際應用

這本書是給誰看的： 數據科學家、機器學習工程師和軟件工程師熟悉機器學習和深度學習的概念。

地址：

//www.springerprofessional.de/en/applied-reinforcement-learning-with-python/17098944

目錄：

第1章 強化學習導論

在過去的一年里，深度學習技術的不斷擴散和發展給各個行業帶來了革命性的變化。毫無疑問，這個領域最令人興奮的部分之一是強化學習(RL)。這本身往往是許多通用人工智能應用程序的基礎，例如學習玩視頻游戲或下棋的軟件。強化學習的好處是，假設可以將問題建模為包含操作、環境和代理的框架，那么代理就可以熟悉大量的任務。假設,解決問題的范圍可以從簡單的游戲,更復雜的3d游戲,自動駕駛汽車教學如何挑選和減少乘客在各種不同的地方以及教一個機械手臂如何把握對象和地點在廚房柜臺上。

第二章 強化學習算法

讀者應該知道，我們將利用各種深度學習和強化學習的方法在這本書。然而，由于我們的重點將轉移到討論實現和這些算法如何在生產環境中工作，我們必須花一些時間來更詳細地介紹算法本身。因此，本章的重點將是引導讀者通過幾個強化學習算法的例子，通常應用和展示他們在使用Open AI gym 不同的問題。

第三章 強化學習算法:Q學習及其變體

隨著策略梯度和Actor-Critic模型的初步討論的結束，我們現在可以討論讀者可能會發現有用的替代深度學習算法。具體來說，我們將討論Q學習、深度Q學習以及深度確定性策略梯度。一旦我們了解了這些，我們就可以開始處理更抽象的問題，更具體的領域，這將教會用戶如何處理不同任務的強化學習。

第四章 通過強化學習做市場

除了在許多書中發現的強化學習中的一些標準問題之外，最好看看那些答案既不客觀也不完全解決的領域。在金融領域，尤其是強化學習領域，最好的例子之一就是做市。我們將討論學科本身，提出一些不基于機器學習的基線方法，然后測試幾種基于強化學習的方法。

第五章 自定義OpenAI強化學習環境

在我們的最后一章，我們將專注于Open AI Gym，但更重要的是嘗試理解我們如何創建我們自己的自定義環境，這樣我們可以處理更多的典型用例。本章的大部分內容將集中在我對開放人工智能的編程實踐的建議，以及我如何編寫這個軟件的建議。最后，在我們完成創建環境之后，我們將繼續集中精力解決問題。對于這個例子，我們將集中精力嘗試創建和解決一個新的視頻游戲。

主題： Pytorch與Keras；Beginning Anomaly Detection Using Python-Based Deep Learning

摘要： 利用這本簡單易懂的初學者指南，了解如何將深度學習應用于異常檢測任務。本書使用Python中的Keras和PyTorch，重點介紹如何將各種深度學習模型應用于半監督和非監督異常檢測任務。這本書首先解釋了異常檢測是什么，它的用途和重要性。在介紹了使用Python中的Scikit Learn進行異常檢測的統計和傳統機器學習方法之后，本書隨后介紹了深度學習，詳細介紹了如何在Keras和Pythorch中建立和訓練深度學習模型，然后將重點轉移到以下深度學習模型的應用到異常檢測：各種類型的自動編碼器、受限的Boltzmann機器、RNN和LSTM，以及時間卷積網絡。這本書探索無監督和半監督異常檢測以及基于時間序列的異常檢測的基礎知識。在這本書的最后，你將有一個全面的了解異常檢測的基本任務，以及各種方法來接近異常檢測，從傳統的方法到深入學習。此外，還向您介紹了Scikit Learn，并能夠在Keras和PyTorch中創建深度學習模型。

作者簡介： Sridhar Alla是Bluewhale的聯合創始人和首席技術官，該公司幫助大大小小的組織構建人工智能驅動的大數據解決方案和分析。他是一位出版書籍的作家，并熱衷于在眾多階層、Hadoop世界、Spark Summit和其他會議上發表演講。他還向美國專利局申請了幾項大規模計算和分布式系統的專利。他在Spark、Flink、Hadoop、AWS、Azure、Tensorflow、Cassandra等多個技術領域擁有豐富的實踐經驗。

Suman KalyanAdari是佛羅里達大學計算機科學學士學位的本科生。他從大一開始就在網絡安全領域進行深入的學習研究，并于2019年6月在美國俄勒岡州波特蘭舉行的關于可靠和安全機器學習的IEEE可靠系統和網絡研討會上發表演講。

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。

本書的作者是Aurélien Géron，一名機器學習顧問。作為一名前Google職員，在2013至2016年間，他領導了YouTube視頻分類團隊。在2002至2012年間，他身為法國主要的無線ISP Wifirst的創始人和CTO，在2001年他還是Polyconseil的創始人和CTO。本書通過具體的例子、很少的理論以及兩款成熟的Python框架：Scikit-Learn和TensorFlow，作者Aurélien Géron會幫助你掌握構建智能系統所需要的概念和工具。你將會學習到各種技術，從簡單的線性回歸及發展到深度神經網絡。