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PYTHON+TENSORFLOW機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)

PYTHON+TENSORFLOW機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)

作者：李鷗
出版社：清華大學(xué)出版社出版時間：2018-06-01
開本： 其他 頁數(shù)： 237
中 圖 價:¥63.2(8.0折) 定價  ¥79.0 登錄后可看到會員價
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PYTHON+TENSORFLOW機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn) 版權(quán)信息

PYTHON+TENSORFLOW機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn) 本書特色

《Python TensorFlow機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)》通過開發(fā)實例和項目案例，詳細介紹TensorFlow開發(fā)所涉及的主要內(nèi)容。書中的每個知識點都通過實例進行通俗易懂的講解，便于讀者輕松掌握有關(guān)TensorFlow開發(fā)的內(nèi)容和技巧，并能夠得心應(yīng)手地使用TensorFlow進行開發(fā)。 《Python TensorFlow機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)》內(nèi)容共分為11章，首先介紹TensorFlow的基本知識，通過實例逐步深入地講解線性回歸、支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和無監(jiān)督學(xué)習(xí)等常見的機器學(xué)習(xí)算法模型。然后通過TensorFlow在自然語言文本處理、語音識別、圖形識別和人臉識別等方面的成功應(yīng)用講解TensorFlow的實際開發(fā)過程。 《Python TensorFlow機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)》適合有一定Python基礎(chǔ)的工程師閱讀；對于有一定基礎(chǔ)的讀者，可通過《Python TensorFlow機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)》快速地將TensorFlow應(yīng)用到實際開發(fā)中；對于高等院校的學(xué)生和培訓(xùn)機構(gòu)的學(xué)員，《Python TensorFlow機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)》也是入門和實踐機器學(xué)習(xí)的優(yōu)秀教材。 《Python TensorFlow機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)》對應(yīng)的電子課件和實例源代碼可以到http://www.tupwk.com.cn/downpage下載，也可通過掃描前言中的二維碼下載。

PYTHON+TENSORFLOW機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn) 內(nèi)容簡介

《Python+TensorFlow機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)》通過開發(fā)實例和項目案例，詳細介紹TensorFlow開發(fā)所涉及的主要內(nèi)容。書中的每個知識點都通過實例進行通俗易懂的講解，便于讀者輕松掌握有關(guān)TensorFlow開發(fā)的內(nèi)容和技巧，并能夠得心應(yīng)手地使用TensorFlow進行開發(fā)。 《Python+TensorFlow機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)》內(nèi)容共分為11章，首先介紹TensorFlow的基本知識，通過實例逐步深入地講解線性回歸、支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和無監(jiān)督學(xué)習(xí)等常見的機器學(xué)習(xí)算法模型。然后通過TensorFlow在自然語言文本處理、語音識別、圖形識別和人臉識別等方面的成功應(yīng)用講解TensorFlow的實際開發(fā)過程。 《Python+TensorFlow機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)》適合有一定Python基礎(chǔ)的工程師閱讀；對于有一定基礎(chǔ)的讀者，可通過《Python+TensorFlow機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)》快速地將TensorFlow應(yīng)用到實際開發(fā)中；對于高等院校的學(xué)生和培訓(xùn)機構(gòu)的學(xué)員，《Python+TensorFlow機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)》也是入門和實踐機器學(xué)習(xí)的很好教材。 《Python+TensorFlow機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)》對應(yīng)的電子課件和實例源代碼可以到http://www.tupwk.com.cn/downpage下載，也可通過掃描前言中的二維碼下載。

PYTHON+TENSORFLOW機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn) 目錄

目 錄
第1章　機器學(xué)習(xí)概述
1.1　人工智能 1
1.2　機器學(xué)習(xí) 2
1.2.1　機器學(xué)習(xí)的發(fā)展 2
1.2.2　機器學(xué)習(xí)的分類 3
1.2.3　機器學(xué)習(xí)的經(jīng)典算法 4
1.2.4　機器學(xué)習(xí)入門 6
1.3　TensorFlow簡介 6
1.3.1　主流框架的對比 7
1.3.2　TensorFlow的發(fā)展 9
1.3.3　使用TensorFlow的公司 10
1.4　TensorFlow環(huán)境準(zhǔn)備 10
1.4.1　Windows環(huán)境 11
1.4.2　Linux環(huán)境 21
1.4.3　Mac OS環(huán)境 22
1.5　常用的第三方模塊 22
1.6　本章小結(jié) 23
第2章　TensorFlow基礎(chǔ)
2.1　TensorFlow基礎(chǔ)框架 24
2.1.1　系統(tǒng)框架 24
2.1.2　系統(tǒng)的特性 26
2.1.3　編程模型 27
2.1.4　編程特點 28
2.2　TensorFlow源代碼結(jié)構(gòu)分析 30
2.2.1　源代碼下載 30
2.2.2　TensorFlow目錄結(jié)構(gòu) 30
2.2.3　重點目錄 31
2.3　TensorFlow基本概念 33
2.3.1　Tensor 33
2.3.2　Variable 34
2.3.3　Placeholder 35
2.3.4　Session 36
2.3.5 Operation 36
2.3.6　Queue 37
2.3.7　QueueRunner 38
2.3.8　Coordinator 39
2.4　**個TensorFlow示例 40
2.4.1　典型應(yīng)用 41
2.4.2　運行TensorFlow示例 43
2.5　TensorBoard可視化 45
2.5.1　SCALARS面板 45
2.5.2　GRAPHS面板 47
2.5.3　IMAGES面板 48
2.5.4　AUDIO面板 49
2.5.5　DISTRIBUTIONS面板 49
2.5.6　HISTOGRAMS面板 49
2.5.7　PROJECTOR面板 50
2.6　本章小結(jié) 50
第3章　TensorFlow進階
3.1　加載數(shù)據(jù) 51
3.1.1　預(yù)加載數(shù)據(jù) 51
3.1.2　填充數(shù)據(jù) 51
3.1.3　從CSV文件讀取數(shù)據(jù) 52
3.1.4　讀取TFRecords數(shù)據(jù) 54
3.2　存儲和加載模型 58
3.2.1　存儲模型 58
3.2.2　加載模型 59
3.3　評估和優(yōu)化模型 60
3.3.1　評估指標(biāo)的介紹與使用 60
3.3.2　模型調(diào)優(yōu)的主要方法 61
3.4　本章小結(jié) 63
第4章　線性模型
4.1　常見的線性模型 64
4.2　一元線性回歸 65
4.2.1　生成訓(xùn)練數(shù)據(jù) 65
4.2.2　定義訓(xùn)練模型 66
4.2.3　進行數(shù)據(jù)訓(xùn)練 66
4.2.4　運行總結(jié) 67
4.3　多元線性回歸 68
4.3.1　二元線性回歸算法簡介 68
4.3.2　生成訓(xùn)練數(shù)據(jù) 69
4.3.3　定義訓(xùn)練模型 70
4.3.4　進行數(shù)據(jù)訓(xùn)練 70
4.3.5　運行總結(jié) 70
4.4　邏輯回歸 71
4.4.1　邏輯回歸算法簡介 71
4.4.2　生成訓(xùn)練數(shù)據(jù) 73
4.4.3　定義訓(xùn)練模型 74
4.4.4　進行數(shù)據(jù)訓(xùn)練 74
4.4.5　運行總結(jié) 75
4.5　本章小結(jié) 76
第5章　支持向量機
5.1　支持向量機簡介 77
5.1.1　SVM基本型 77
5.1.2　SVM核函數(shù)簡介 79
5.2　擬合線性回歸 80
5.2.1　生成訓(xùn)練數(shù)據(jù) 80
5.2.2　定義訓(xùn)練模型 81
5.2.3　進行數(shù)據(jù)訓(xùn)練 81
5.2.4　運行總結(jié) 82
5.3　擬合邏輯回歸 83
5.3.1　生成訓(xùn)練數(shù)據(jù) 83
5.3.2　定義訓(xùn)練模型 84
5.3.3　進行數(shù)據(jù)訓(xùn)練 85
5.3.4　運行總結(jié) 86
5.4　非線性二值分類 87
5.4.1　生成訓(xùn)練數(shù)據(jù) 87
5.4.2　定義訓(xùn)練模型 88
5.4.3　進行數(shù)據(jù)訓(xùn)練 89
5.4.4　運行總結(jié) 89
5.5　非線性多類分類 91
5.5.1　生成訓(xùn)練數(shù)據(jù) 91
5.5.2　定義訓(xùn)練模型 92
5.5.3　進行數(shù)據(jù)訓(xùn)練 93
5.5.4　運行總結(jié) 94
5.6　本章小結(jié) 95
第6章　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
6.1　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介 96
6.1.1　神經(jīng)元模型 97
6.1.2　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層 100
6.2　擬合線性回歸問題 102
6.2.1　生成訓(xùn)練數(shù)據(jù) 102
6.2.2　定義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 102
6.2.3　進行數(shù)據(jù)訓(xùn)練 103
6.2.4　運行總結(jié) 104
6.3　MNIST數(shù)據(jù)集 104
6.3.1　MNIST數(shù)據(jù)集簡介 105
6.3.2　數(shù)據(jù)集圖片文件 105
6.3.3　數(shù)據(jù)集標(biāo)記文件 106
6.4　全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 106
6.4.1　加載MNIST訓(xùn)練數(shù)據(jù) 106
6.4.2　構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 107
6.4.3　進行數(shù)據(jù)訓(xùn)練 108
6.4.4　評估模型 109
6.4.5　構(gòu)建多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 110
6.4.6　可視化多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 111
6.5　卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 113
6.5.1　卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介 114
6.5.2　卷積層 115
6.5.3　池化層 119
6.5.4　全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層 121
6.5.5　卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展 121
6.6　通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理MNIST 122
6.6.1　加載MNIST訓(xùn)練數(shù)據(jù) 122
6.6.2　構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 123
6.6.3　進行數(shù)據(jù)訓(xùn)練 127
6.6.4　評估模型 127
6.7　循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 128
6.7.1　循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介 128
6.7.2　基本循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 129
6.7.3　長短期記憶網(wǎng)絡(luò) 131
6.7.4　雙向循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介 134
6.8　通過循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理MNIST 135
6.8.1　加載MNIST訓(xùn)練數(shù)據(jù) 136
6.8.2　構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 136
6.8.3　進行數(shù)據(jù)訓(xùn)練及評估模型 137
6.9　遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 138
6.9.1　遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介 138
6.9.2　遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用 139
6.10　本章小結(jié) 140
第7章　無監(jiān)督學(xué)習(xí)
7.1　無監(jiān)督學(xué)習(xí)簡介 141
7.1.1　聚類模型 141
7.1.2　自編碼網(wǎng)絡(luò)模型 142
7.2　K均值聚類 142
7.2.1　K均值聚類算法簡介 142
7.2.2　K均值聚類算法實踐 144
7.3　自編碼網(wǎng)絡(luò) 147
7.3.1　自編碼網(wǎng)絡(luò)簡介 147
7.3.2　自編碼網(wǎng)絡(luò)實踐 148
7.4　本章小結(jié) 151
第8章　自然語言文本處理
8.1　自然語言文本處理簡介 152
8.1.1　處理模型的選擇 152
8.1.2　文本映射 153
8.1.3　TensorFlow文本處理的一般步驟 156
8.2　學(xué)寫唐詩 157
8.2.1　數(shù)據(jù)預(yù)處理 157
8.2.2　生成訓(xùn)練模型 158
8.2.3　評估模型 160
8.3　智能影評分類 163
8.3.1　CBOW嵌套模型 163
8.3.2　構(gòu)建影評分類模型 167
8.3.3　訓(xùn)練評估影評分類模型 169
8.4　智能聊天機器人 170
8.4.1　Attention機制的Seq2Seq模型 170
8.4.2　數(shù)據(jù)預(yù)處理 173
8.4.3　構(gòu)建智能聊天機器人模型 174
8.4.4　訓(xùn)練模型 177
8.4.5　評估模型 179
8.5　本章小結(jié) 180
第9章　語音處理
9.1　語音處理簡介 181
9.1.1　語音識別模型 181
9.1.2　語音合成模型 183
9.2　聽懂?dāng)?shù)字 183
9.2.1　數(shù)據(jù)預(yù)處理 184
9.2.2　構(gòu)建識別模型 185
9.2.3　訓(xùn)練模型 185
9.2.4　評估模型 185
9.3　聽懂中文 185
9.3.1　數(shù)據(jù)預(yù)處理 186
9.3.2　構(gòu)建識別模型 188
9.3.3　訓(xùn)練模型 191
9.3.4　評估模型 191
9.4　語音合成 192
9.4.1　Tacotron模型 192
9.4.2　編碼器模塊 193
9.4.3　解碼器模塊 196
9.4.4　后處理模塊 197
9.5　本章小結(jié) 197
第10章　圖像處理
10.1　機器學(xué)習(xí)的圖像處理簡介 198
10.1.1　圖像修復(fù) 198
10.1.2　圖像物體識別與檢測 199
10.1.3　圖像問答 201
10.2　圖像物體識別 201
10.2.1　數(shù)據(jù)預(yù)處理 201
10.2.2　生成訓(xùn)練模型 203
10.2.3　訓(xùn)練模型 205
10.2.4　評估模型 206
10.3　圖片驗證碼識別 208
10.3.1　驗證碼的生成 208
10.3.2　數(shù)據(jù)預(yù)處理 209
10.3.3　生成訓(xùn)練模型 211
10.3.4　訓(xùn)練模型 212
10.3.5　評估模型 213
10.4　圖像物體檢測 214
10.4.1　物體檢測系統(tǒng) 214
10.4.2　物體檢測系統(tǒng)實踐 215
10.5　看圖說話 217
10.5.1　看圖說話原理 218
10.5.2　看圖說話模型的構(gòu)建 218
10.5.3　看圖說話模型的訓(xùn)練 220
10.5.4　評估模型 221
10.6　本章小結(jié) 222
第11章　人臉識別
11.1　人臉識別簡介 223
11.1.1　人臉圖像采集 223
11.1.2　人臉檢測 224
11.1.3　人臉圖像預(yù)處理 224
11.1.4　人臉關(guān)鍵點檢測 224
11.1.5　人臉特征提取 224
11.1.6　人臉比對 225
11.1.7　人臉屬性檢測 225
11.2　人臉驗證 225
11.2.1　數(shù)據(jù)預(yù)處理 226
11.2.2　運行FaceNet模型 226
11.2.3　實現(xiàn)人臉驗證 229
11.3　性別和年齡的識別 231
11.3.1　Adience數(shù)據(jù)集 231
11.3.2　數(shù)據(jù)預(yù)處理 232
11.3.3　生成訓(xùn)練模型 233
11.3.4　訓(xùn)練模型 235
11.3.5　評估模型 236
11.4　本章小結(jié) 237

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PYTHON+TENSORFLOW機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn) 作者簡介

李鷗，計算機科學(xué)碩士，曾就職支付寶，現(xiàn)任職某央企研究院。致力于人工智能的研究，對機器學(xué)習(xí)的原理、開發(fā)框架及其在不同場景中的應(yīng)用有濃烈興趣，在圖形識別、文本識別、語音識別、數(shù)據(jù)挖掘方面有豐富實踐經(jīng)驗，參與基于機器學(xué)習(xí)的用戶行為分析及某省部級項目研究。

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