具体描述
内容简介
TensorFlow是一个用于机器智能的开源软件库。书中的每一个实例都会教你如何使用TensorFlow应对复杂的数据计算，使你比以前更深入的探究数据，加深对于数据的认识。这些实例涵盖了模型训练、模型评估、情感分析、回归分析、聚类分析、人工神经网络以及深度学习，每一个都用到了Google的机器学习库TensorFlow。《TensorFlow机器学习攻略（英文 影印版）》首先介绍了TensorFlow的基础知识，其中包括变量、矩阵以及各种数据源。然后你将使用TensorFlow来学习线性回归技术。剩下的部分涵盖了其他一些重要的高级概念，如神经网络、CNN、RNN和NLP。
当你熟悉并适应了TensorFlow的生态系统，《TensorFlow机器学习攻略（英文 影印版）》最后一章将为你展示如何将其应用到产品中。
内页插图
目录
PrefaceChapter 1： GettingStarted with TensorFlow
Introduction
How TensorFIow Works
Declaring Tensors
Using Placeholders and Variables
Working with Matrices
Declaring Operations
Implementing Activation Functions
Working with Data Sources
Additional Resources
Chapter 2： The TensorFlow Way
Introduction
Operations in a Computational Graph
Layering Nested Operations
Working with Multiple Layers
Implementing Loss Functions
Implementing Back Propagation
Working with Batch and Stochastic Training
Combining Everything Together
Evaluating Models
Chapter 3： Linear Regression
Introduction
Using the Matrix Inverse Method
Implementing a Decomposition Method
Learning The TensorFIow Way of Linear Regression
Understanding Loss Functions in Linear Regression
Implementing Deming regression
Implementing Lasso and Ridge Regression
Implementing Elastic Net Regression
Implementing Logistic Regression
Chapter 4： Support Vector Machines
Introduction
Working with a Linear SVM
Reduction to Linear Regression
Working with Kernels in TensorFIow
Implementing a Non-Linear SVM
Implementing a Multi-Class SVM
Chapter 5： Nearest Neighbor Methods
Introduction
Working with Nearest Neighbors
Working with Text-Based Distances
Computing with Mixed Distance Functions
Using an Address Matching Example
Using Nearest Neighbors for Image Recognition
Chapter 6： Neural Networks
Introduction
Implementing Operational Gates
Working with Gates and Activation Functions
Implementing a One-Layer Neural Network
Implementing Different Layers
Using a Multilayer Neural Network
Improving the Predictions of Linear Models
Learning to Play Tic Tac Toe
Chapter 7： Natural Language Processing
Introduction
Working with bag of words
Implementing TF-IDF
Working with Skip-gram Embeddings
Working with CBOW Embeddings
Making Predictions with Word2vec
Using Doc2vec for Sentiment Analysis
Chapter 8： Convolutional Neural Networks
Introduction
Implementing a Simpler CNN
Implementing an Advanced CNN
Retraining Existing CNNs models
Applying Stylenet/NeuraI-Style
Implementing DeepDream
Chapter 9： Recurrent Neural Networks
Introduction
Implementing RNN for Spam Prediction
Implementing an LSTM Model
Stacking multiple LSTM Layers
Creating Sequence-to-Sequence Models
Training a Siamese Similarity Measure
Chapter 10： Taking TensorFIow to Production
Introduction
Implementing unit tests
Using Multiple Executors
Parallelizing TensorFIow
Taking TensorFIow to Production
Productionalizing TensorFIow - An Example
Chapter 11： More with TensorFIow
Introduction
Visualizing graphs in Tensorboard
There's more．．．
Working with a Genetic Algorithm
Clustering Using K-Means
Solving a System of ODEs
Index
用户评价
我购买这本书，完全是基于一位资深工程师的推荐。他当时跟我说，如果你想真正理解 TensorFlow 的强大之处，并且能够熟练运用它来解决实际问题，那么这本书绝对是你的首选。我当时对他推荐的理由印象深刻：它不仅仅是讲解 TensorFlow 的 API，更是深入剖析了其背后的设计思想和底层原理，并且提供了大量经过验证的实际项目案例。我至今还记得他当时的原话：“这本书就像是为你量身定制的‘武功秘籍’，学好了，你就能在机器学习的战场上所向披靡。” 尽管我还没来得及打开细读，但仅仅是拿到这本书，我就感受到了它沉甸甸的分量，这不仅仅是纸张的重量，更是知识的重量。我深信，这本书所包含的内容，将会极大地提升我的技术视野和实操能力，让我能够更自信地面对机器学习领域的挑战，并为未来的工作和学习带来质的飞跃。
评分坦白说，我买这本书的时候，心态是有点“冲动消费”的。我在网上看到很多关于 TensorFlow 的技术分享，大家都说它是目前最流行、最强大的机器学习框架之一。我的工作虽然不是直接从事机器学习相关的领域，但是对于能够理解和运用这些前沿技术，我一直充满好奇。这本书是英文影印版，虽然我英语水平不算顶尖，但对于技术文档，我还是有信心啃下来的。它的装帧质量很不错，纸张也挺厚实的，拿在手里很有质感。翻开来，里面大量的代码示例和图表，感觉内容应该非常丰富。我最期待的是它对于一些经典机器学习模型的实现，比如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），因为我听说这些模型在图像识别和自然语言处理领域有着非常重要的应用。我希望通过这本书，能够不仅了解这些模型的原理，更能掌握如何在 TensorFlow 中高效地实现它们，甚至能够对它们进行优化和改进。
评分这本书的封面设计就充满了科技感，深邃的蓝色背景搭配明亮的橙色Logo，一眼就能感受到它背后蕴含的强大计算能力和无限可能。我是在一次偶然的机会下，在书店里被它吸引住的。当时我刚开始接触机器学习，对于如何系统地学习感到有些迷茫，各种理论和工具层出不穷，让人眼花缭乱。正当我不知所措的时候，这本书就像一盏明灯，指引了我前进的方向。虽然我还没有来得及深入阅读，但仅仅是浏览目录和前言，我就被它严谨的结构和详实的章节安排所折服。从基础概念的介绍，到核心算法的讲解，再到实际项目的实操，它似乎涵盖了一个学习者从入门到精通所需要的一切。而且，它提到是“攻略”，这让我觉得它不仅仅是一本理论的讲解书，更像是一份操作指南，能够带着我一步步地去实践，去探索。我特别期待书中关于数据预处理、模型训练和评估的部分，因为这些是我目前遇到的难点，希望能从这本书中找到有效的解决方案。
评分这本《TensorFlow机器学习攻略》对我来说，绝对是一次“知识的投资”。我是一名在校学生，专业方向涉及人工智能，之前也零散地学习过一些机器学习的知识，但是总是感觉不够系统，缺乏一个能够将理论和实践紧密结合的载体。在一次学术讲座中，一位教授强烈推荐了 TensorFlow 框架，并提到了一系列高质量的学习资源，其中就包括这本书。我特意去了解了一下，发现它在社区的口碑相当不错，被认为是学习 TensorFlow 的“圣经”之一。虽然是影印版，但是排版清晰，代码也很容易阅读。我最看重的是它可能提供的“攻略”性质，这意味着它不仅仅是概念的堆砌，而是能够指导我如何一步步地搭建、训练和部署机器学习模型。我希望通过这本书，能够掌握 TensorFlow 的核心 API，了解其背后的设计理念，并且能够独立完成一些有挑战性的机器学习项目，为我未来的学术研究和职业发展打下坚实的基础。
评分作为一个对人工智能领域充满热情但技术功底尚浅的爱好者，我一直渴望找到一本能够真正引领我入门的优秀教材。在浏览各类技术论坛和图书推荐时，《TensorFlow机器学习攻略》这个名字频繁出现，并且评价普遍很高。我选择入手的是英文影印版，主要是出于对原汁原味技术细节的追求，同时也想借此机会提升自己的技术阅读能力。这本书给我最直观的感受是其内容的深度和广度。我虽然还没有深入阅读，但从封面设计的专业感以及网上流传的目录结构来看，它似乎是从最基础的 TensorFlow 安装配置开始，循序渐进地讲解了各种主流的机器学习算法，并提供了丰富的实战案例。我特别关注书中关于模型优化、性能调优以及部署方面的章节，因为这些是许多入门书籍常常忽略但又至关重要的环节。我期待这本书能够成为我的“技术启蒙老师”，帮助我建立起对 TensorFlow 的全面认知，并能独立解决一些实际问题。
评分东西实惠，质量好，发货超及时！
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评分东西不错慢慢看慢慢看慢慢看
评分这本书强过大部分国内的书 不得不说 推荐
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评分动手实操的经典书
评分随后再来评价，希望京东尽量按时送达，快过年了，拖了两次，非要推倒第二天晚上一起送，有点误事。
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评分还可以，不过印度兄弟写的书也小心求证
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