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由沃德(Brian Ward)著，姜南、袁志鵬譯的《精通Linux(第2版)》講解了Linux操作系統的工作機制以及運行Linux系統所需的常用工具和命令。根據系統啟動的大體順序，本書更深入地介紹從設備管理到網絡配置的各個部分，最后演示了系統各部分的運行方式，并介紹了一些基本技巧和開發人員常用的工具。

Linux不像其他操作，會對用戶隱藏很多重要的東西。相反，Linux會讓用戶掌控一切。而要掌控一切，就必須理解這個操作系統的工作機制，包括如何啟動、如何連網，以及Linux內核如何工作。本書是暢銷書的新版本，作者擁有多年的實踐經驗，內容通俗易懂。通過這本書，讀者可以迅速從Linux新手變成老鳥，把作者豐富的經驗裝進自己的知識庫。

<章節目錄>

第1章概述 第2章基礎命令和目錄結構 第3章設備管理 第4章硬盤和文件系統 第5章Linux內核的啟動 第6章用戶空間的啟動 第7章系統配置：日志、系統時間、批處理任務和用戶 第8章進程與資源利用詳解 第9章網絡與配置 第10章網絡應用與服務 第11章shell腳本 第12章在網絡上傳輸文件 第13章用戶環境 第14章Linux桌面概覽 第15章開發工具 第16章從C代碼編譯出軟件 第17章在基礎上搭建

目錄

第一章 為什么機器學習至關重要。 本章描繪了人工智能和機器學習的發展全貌——從過去到現在，再到未來。

第二章 監督學習（一）。 本章通過例題介紹了線性回歸、損失函數、過擬合和梯度下降。

第三章 監督學習（二）。 本章介紹了兩種分類方法：邏輯回歸和SVM。

第四章 監督學習（三）。 本章介紹了非參數方法：k近鄰估計、決策樹、隨機森林。以及交叉驗證、超參數調整和集成模型的相關知識。

第五章 無監督學習。 本章介紹了聚類：K-means、層次聚類；降維：主成分分析（PCA）、奇異值分解（SVD）。

第六章 神經網絡與深度學習。 本章介紹了深度學習的工作原理、應用領域和實現方法，并回顧了神經網絡是如何從人類大腦中汲取靈感的。此外，本章還涉及卷積神經網絡（CNN）、遞歸神經網絡（DNN）以及神經網絡應用案例等內容。

第七章 強化學習。 本章介紹了強化學習的Exploration和Exploitation（探索-利用），包括馬爾可夫決策過程、Q-learning、策略學習和深度強化學習。

附錄: 最佳機器學習資源。 一份用于學習機器學習的資源清單。

前言

Machine Learning for Humans是國外機器學習愛好者之間流傳甚廣的一本電子書，它最先是Medium上的連載文章，后因文章質量出眾、閱讀價值高，作者在建議下把文章整理成電子書，供讀者免費閱讀。本書的作者Vishal Maini是耶魯大學的文學學士，目前已入職DeepMind；另一名作者Samer Sabri同樣畢業于耶魯大學，目前正在加州大學圣迭戈分校的計算機學院攻讀碩士學位。

哪些人應該讀一讀？

希望快速跟上機器學習發展潮流的開發者；

希望掌握機器學習入門知識并參與技術開發的普通讀者；

所有對機器學習感興趣的讀者。

本書向所有人免費開放閱讀。書中雖然會涉及概率論、統計學、程序設計、線性代數和微積分等基礎知識，但沒有數學基礎的讀者也能從中獲得啟發。

本書旨在幫助讀者在2—3個小時內迅速掌握機器學習高級概念，如果您想得到更多關于線上課程、重要書籍、相關項目等方面的內容，請參考附錄中的建議。

這篇書冊以技術型的方式介紹了神經網絡結構的三種最常見形式:前饋、卷積和循環。對于每個網絡，它們的基本構建模塊都有詳細說明。然后，完整地推導出反向傳播算法的前向傳遞和更新規則。

//arxiv.org/abs/1709.01412

在Jupyter Notebook環境中使用Python和TensorFlow 2.0創建、執行、修改和共享機器學習應用程序。這本書打破了編程機器學習應用程序的任何障礙，通過使用Jupyter Notebook而不是文本編輯器或常規IDE。

您將從學習如何使用Jupyter筆記本來改進使用Python編程的方式開始。在獲得一個良好的基礎與Python工作在木星的筆記本，你將深入什么是TensorFlow，它如何幫助機器學習愛好者，以及如何解決它提出的挑戰。在此過程中，使用Jupyter筆記本創建的示例程序允許您應用本書前面的概念。

那些剛接觸機器學習的人可以通過這些簡單的程序來學習基本技能。本書末尾的術語表提供了常見的機器學習和Python關鍵字和定義，使學習更加容易。

你將學到什么

程序在Python和TensorFlow 解決機器學習的基本障礙 在Jupyter Notebook環境中發展

這本書是給誰的

理想的機器學習和深度學習愛好者誰對Python編程感興趣使用Tensorflow 2.0在Jupyter 筆記本應用程序。了解一些機器學習概念和Python編程(使用Python version 3)的基本知識會很有幫助。

//file.allitebooks.com/20200923/Machine%20Learning%20Concepts%20with%20Python%20and%20the%20Jupyter%20Notebook%20Environment.pdf

本書是為那些對數據科學感興趣的Python程序員編寫的。唯一的先決條件是Python的基本知識。不需要有使用復雜算法的經驗。數學背景不是必須的。讀完這本書的業余愛好者將獲得獲得第一份高薪數據科學工作所必需的技能。這些技能包括:

• 概率論和統計學的基礎。
• 監督和非監督機器學習技術。
• 關鍵的數據科學圖書館，如NumPy, SciPy, panda, Matplotlib和Scikit-Learn。
• 解決問題的能力。

開放式解決問題的能力對于數據科學職業來說是必不可少的。不幸的是，這些能力不能通過閱讀來獲得。要成為一個問題解決者，你必須堅持解決困難的問題。帶著這種想法，我的書圍繞著案例研究展開:以真實世界為模型的開放式問題。案例研究范圍從在線廣告分析到使用新聞數據跟蹤疾病暴發。

簡介： 深度學習無處不在。例如，當在線使用許多應用程序甚至在購物時，都會看到它。我們被深度學習所包圍，甚至根本沒有意識到這一點，這使學習深度學習變得至關重要，因為可以利用它做很多事情，這遠遠超出了您的想象。當您學習本書時，您可以在Mac，Linux或Windows系統上運行的許多示例代碼。您也可以使用Google Colab之類的工具在線運行代碼。 本書的第一部分為您提供了一些入門信息，除了安裝一些必備軟件，還會了解一些基本數學知識。

目錄：

• 說明

• Chapter 1：深度學習介紹

  • 深度學習的意義
  • 真實世界中的深度學習
  • 深度學習項目的環境

• Chapter 2：機器學習介紹

  • 機器學習定義
  • 思考學習的不同方法
  • 機器學習的正確使用

• Chapter 3：使用python

  • anaconda
  • 下載數據集與代碼
  • 創建應用
  • 云端使用

• chapter 4：利用深度學習看框架

  • 框架介紹
  • 了解tensorflow

• chapter 5：回顧數學與優化

  • 矩陣介紹
  • 理解向量，scalar等
  • 優化介紹

• chapter 6：線性回歸基礎

  • 組合變量
  • 混合變量類型
  • 概率
  • 特征介紹

• chapter 7：神經網絡

  • 感知機
  • 神經網絡復雜度
  • 過擬合

• Chapter 8：構建基礎神經網絡

  • 理解神經網絡
  • 神經網絡的核心

• Chapter 9：深度學習

  • 數據
  • 提升速度
  • 解釋深度學習的不同

• Chapter 10：解釋卷積神經網絡

• Chapter 11：循環神經網絡

• Chapter 12：圖片分類

• Chapter 13：循環神經網絡

• Chapter 14：語言處理

• Chapter 15：生成音樂和虛擬藝術

• Chapter 16：生成對抗網絡

• Chapter 17：深度強化學習

• Chapter 18：深度學習的應用

• Chapter 19：十個必備的深度學習工具

• Chapter 20：十個使用深度學習的場景

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