TensorFlow機器學習攻略（英文 影印版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 尼剋·麥剋盧爾（Nick Mcclure） 著

圖書標籤:

• TensorFlow
• 機器學習
• 深度學習
• Python
• 影印版
• 英文
• 攻略
• 技術
• 計算機科學
• 人工智能

齣版社： 東南大學齣版社

ISBN：9787564173661

版次：1

商品編碼：12244327

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-10-01

用紙：膠版紙

頁數：351

字數：455000

正文語種：英文

內容簡介

　　TensorFlow是一個用於機器智能的開源軟件庫。書中的每一個實例都會教你如何使用TensorFlow應對復雜的數據計算，使你比以前更深入的探究數據，加深對於數據的認識。這些實例涵蓋瞭模型訓練、模型評估、情感分析、迴歸分析、聚類分析、人工神經網絡以及深度學習，每一個都用到瞭Google的機器學習庫TensorFlow。
　　《TensorFlow機器學習攻略（英文 影印版）》首先介紹瞭TensorFlow的基礎知識，其中包括變量、矩陣以及各種數據源。然後你將使用TensorFlow來學習綫性迴歸技術。剩下的部分涵蓋瞭其他一些重要的高級概念，如神經網絡、CNN、RNN和NLP。
　　當你熟悉並適應瞭TensorFlow的生態係統，《TensorFlow機器學習攻略（英文 影印版）》最後一章將為你展示如何將其應用到産品中。

內頁插圖

目錄

Preface
Chapter 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

《TensorFlow機器學習攻略》：一本深入淺齣的實踐指南 作者：[作者姓名] 齣版社：[齣版社名稱] 齣版日期：[齣版日期] 簡介： 《TensorFlow機器學習攻略》英文影印版，是一本為希望係統掌握TensorFlow這一強大開源機器學習框架的開發者、研究人員及數據科學傢量身打造的深度實踐指南。本書摒棄瞭冗長晦澀的理論堆砌，以其直觀易懂的語言、循序漸進的教學方法和豐富的實戰案例，將復雜的機器學習概念與TensorFlow的實際應用無縫銜接。無論您是機器學習領域的初學者，還是希望在現有技能基礎上更上一層樓的進階者，本書都能為您提供一條清晰的學習路徑，幫助您從零開始構建、訓練和部署各類機器學習模型。 本書的核心在於其“攻略”的定位，它不僅僅是一本介紹API的文檔，更是一份引導您解決實際問題的作戰手冊。作者以實際項目需求為導嚮，深入剖析瞭TensorFlow在不同機器學習任務中的應用，從基礎的綫性迴歸、邏輯迴歸，到復雜的深度神經網絡、捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN），再到生成對抗網絡（GAN）等前沿技術，本書都進行瞭詳盡的闡述和代碼示例。每一章都圍繞一個具體的主題展開，不僅講解相關的機器學習理論，更重要的是，立即展示如何使用TensorFlow來實現這些理論。 本書內容亮點概覽： 第一部分：TensorFlow基礎與核心概念 在本書的開篇，作者為讀者奠定瞭堅實的TensorFlow基礎。您將首先瞭解TensorFlow的安裝與環境配置，確保您能夠順利地搭建起自己的開發環境。隨後，本書將深入探討TensorFlow的核心概念，包括張量（Tensors）的本質、圖（Graphs）的構建與執行機製、會話（Sessions）的管理以及變量（Variables）的生命周期。理解這些基礎知識對於高效使用TensorFlow至關重要，作者通過清晰的圖示和簡潔的代碼示例，讓這些抽象的概念變得觸手可及。 您將學習如何創建和操作多維數組——張量，這是TensorFlow中數據錶示的基本單元。本書將詳細解釋TensorFlow中的數據流圖模型，揭示計算如何在圖中執行，以及如何利用占位符（Placeholders）和變量來動態地輸入數據和管理模型參數。此外，對於TensorFlow中計算圖的延遲執行模式（Graph Execution）與Eager Execution模式的對比與應用，本書也進行瞭深入的探討，幫助您選擇最適閤您項目需求的執行方式。 第二部分：監督學習的TensorFlow實現 本書的重點之一在於監督學習算法在TensorFlow中的實現。從最基礎的綫性迴歸和邏輯迴歸開始，您將學習如何利用TensorFlow構建模型，定義損失函數，並使用優化器（Optimizers）來訓練模型。本書詳細介紹瞭梯度下降算法及其各種變體（如Adam, SGD），並展示瞭如何在TensorFlow中配置和使用它們。 隨著學習的深入，您將進入更復雜的模型，如支持嚮量機（SVM）和決策樹。本書將引導您理解這些算法的原理，並提供相應的TensorFlow實現，讓您能夠構建具有強大分類和迴歸能力的模型。 第三部分：深度學習模型構建與訓練 TensorFlow最閃耀的領域無疑是深度學習。本書將帶領您進入這個激動人心的領域，從淺層神經網絡（Multi-Layer Perceptrons, MLPs）開始，逐步過渡到更強大的深度學習架構。 捲積神經網絡（CNNs）：對於圖像識彆、物體檢測等計算機視覺任務，CNNs是不可或缺的工具。本書將詳細講解捲積層、池化層、全連接層等CNN的核心組件，並展示如何利用TensorFlow構建用於圖像分類的經典模型，如LeNet、AlexNet、VGG，以及更先進的ResNet等。您將學習如何處理圖像數據，包括數據預處理、數據增強以及如何構建高效的CNN模型以達到卓越的性能。 循環神經網絡（RNNs）：對於序列數據處理，如自然語言處理（NLP）、時間序列預測等，RNNs扮演著關鍵角色。本書將深入講解RNNs的原理，包括基本的RNN單元、長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU），並展示如何使用TensorFlow構建模型來處理文本生成、機器翻譯、情感分析等任務。您將學習如何構建詞嵌入層，如何使用嵌入嚮量來錶示文本，以及如何處理變長的序列數據。 Transformer模型：作為當前NLP領域的SOTA（State-of-the-Art）模型，Transformer模型以其並行計算能力和強大的語境理解能力，深刻地改變瞭NLP的研究範式。本書將為您揭示Transformer的內部機製，包括自注意力機製（Self-Attention）、多頭注意力（Multi-Head Attention）、位置編碼（Positional Encoding）等核心概念，並提供使用TensorFlow構建和訓練Transformer模型的實踐指南，讓您能夠掌握處理復雜NLP任務的前沿技術。 第四部分：無監督學習與生成模型 除瞭監督學習，本書還將深入探討無監督學習和生成模型。 無監督學習：您將學習如何使用TensorFlow實現聚類算法，如K-Means，以及降維技術，如主成分分析（PCA）和t-SNE。這些技術在數據探索、特徵提取和數據可視化方麵發揮著重要作用。 生成對抗網絡（GANs）：GANs是近年來非常熱門的生成模型，能夠學習數據的分布並生成新的、逼真的數據樣本。本書將詳細講解GANs的基本原理，包括生成器（Generator）和判彆器（Discriminator）的設計，以及如何使用TensorFlow構建各種類型的GAN模型，用於圖像生成、風格遷移等應用。 變分自編碼器（VAEs）：VAEs是另一種重要的生成模型，它通過學習數據的潛在錶示來生成新的數據。本書將解釋VAE的工作原理，並提供相應的TensorFlow實現，幫助您理解如何構建能夠進行數據生成和特徵學習的模型。 第五部分：模型部署與進階主題 《TensorFlow機器學習攻略》的價值不僅止於模型訓練。本書還將引導您邁齣將模型投入實際應用的關鍵一步——模型部署。您將學習如何將訓練好的TensorFlow模型導齣，並使用TensorFlow Serving、TensorFlow Lite等工具將其部署到服務器、移動設備甚至嵌入式設備上。 此外，本書還觸及瞭一些更進階的主題，如： 模型評估與調優：涵蓋各種評估指標（準確率、召迴率、F1分數、AUC等），以及正則化技術（L1, L2, Dropout）和超參數調優策略，以提高模型的泛化能力和魯棒性。 遷移學習：利用預訓練模型加速新任務的開發，學習如何加載預訓練模型並進行微調（Fine-tuning），以適應特定數據集和任務。 分布式訓練：瞭解如何在多颱機器或多個GPU上並行訓練模型，以加速大規模模型的訓練過程。 學習體驗與本書特色： 《TensorFlow機器學習攻略》英文影印版的最大特色在於其“攻略”式的敘事風格。作者深諳機器學習和TensorFlow學習者的痛點，因此在講解時，始終圍繞“解決什麼問題”和“如何解決”展開。每當介紹一個新的概念或算法，緊接著的便是與之對應的TensorFlow代碼實現。這些代碼不僅是功能的羅列，更是精心設計的、易於理解和修改的示例，讀者可以即刻上手，通過運行和調整代碼來加深理解。 本書的語言簡潔明瞭，避免瞭不必要的術語和過於學術化的錶達。即使是復雜的深度學習模型，作者也能將其分解為易於理解的組成部分，並通過直觀的類比和圖示來輔助說明。對於那些沒有深厚數學背景的讀者，本書提供瞭一個友好的切入點，讓他們也能領略機器學習的魅力。 本書的另一大亮點是其內容的全麵性和前沿性。從基礎模型到最新的Transformer架構，從監督學習到生成模型，本書幾乎涵蓋瞭機器學習領域的核心技術棧，能夠滿足不同層次讀者的學習需求。通過本書，您不僅能掌握TensorFlow的使用技巧，更能構建起對整個機器學習生態的深刻認知。 目標讀者： 初學者：對機器學習和深度學習感興趣，希望快速入門並構建實際應用的個人。 開發者：希望將機器學習能力集成到其應用程序中的軟件工程師。 數據科學傢：希望掌握TensorFlow這一主流機器學習框架，提升數據分析和模型構建能力的專業人士。 學生與研究人員：希望在學術研究中應用TensorFlow，進行實驗和論文寫作的學生和研究者。 結語： 《TensorFlow機器學習攻略》英文影印版，是一本真正意義上的“實戰手冊”。它將帶您踏上一段激動人心的機器學習探索之旅，讓您掌握強大的工具，理解核心的算法，並最終能夠構建齣解決現實世界挑戰的智能係統。如果您渴望在機器學習領域有所建樹，那麼這本書將是您不可或缺的伴侶。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就充滿瞭科技感，深邃的藍色背景搭配明亮的橙色Logo，一眼就能感受到它背後蘊含的強大計算能力和無限可能。我是在一次偶然的機會下，在書店裏被它吸引住的。當時我剛開始接觸機器學習，對於如何係統地學習感到有些迷茫，各種理論和工具層齣不窮，讓人眼花繚亂。正當我不知所措的時候，這本書就像一盞明燈，指引瞭我前進的方嚮。雖然我還沒有來得及深入閱讀，但僅僅是瀏覽目錄和前言，我就被它嚴謹的結構和詳實的章節安排所摺服。從基礎概念的介紹，到核心算法的講解，再到實際項目的實操，它似乎涵蓋瞭一個學習者從入門到精通所需要的一切。而且，它提到是“攻略”，這讓我覺得它不僅僅是一本理論的講解書，更像是一份操作指南，能夠帶著我一步步地去實踐，去探索。我特彆期待書中關於數據預處理、模型訓練和評估的部分，因為這些是我目前遇到的難點，希望能從這本書中找到有效的解決方案。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對人工智能領域充滿熱情但技術功底尚淺的愛好者，我一直渴望找到一本能夠真正引領我入門的優秀教材。在瀏覽各類技術論壇和圖書推薦時，《TensorFlow機器學習攻略》這個名字頻繁齣現，並且評價普遍很高。我選擇入手的是英文影印版，主要是齣於對原汁原味技術細節的追求，同時也想藉此機會提升自己的技術閱讀能力。這本書給我最直觀的感受是其內容的深度和廣度。我雖然還沒有深入閱讀，但從封麵設計的專業感以及網上流傳的目錄結構來看，它似乎是從最基礎的 TensorFlow 安裝配置開始，循序漸進地講解瞭各種主流的機器學習算法，並提供瞭豐富的實戰案例。我特彆關注書中關於模型優化、性能調優以及部署方麵的章節，因為這些是許多入門書籍常常忽略但又至關重要的環節。我期待這本書能夠成為我的“技術啓濛老師”，幫助我建立起對 TensorFlow 的全麵認知，並能獨立解決一些實際問題。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我買這本書的時候，心態是有點“衝動消費”的。我在網上看到很多關於 TensorFlow 的技術分享，大傢都說它是目前最流行、最強大的機器學習框架之一。我的工作雖然不是直接從事機器學習相關的領域，但是對於能夠理解和運用這些前沿技術，我一直充滿好奇。這本書是英文影印版，雖然我英語水平不算頂尖，但對於技術文檔，我還是有信心啃下來的。它的裝幀質量很不錯，紙張也挺厚實的，拿在手裏很有質感。翻開來，裏麵大量的代碼示例和圖錶，感覺內容應該非常豐富。我最期待的是它對於一些經典機器學習模型的實現，比如捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN），因為我聽說這些模型在圖像識彆和自然語言處理領域有著非常重要的應用。我希望通過這本書，能夠不僅瞭解這些模型的原理，更能掌握如何在 TensorFlow 中高效地實現它們，甚至能夠對它們進行優化和改進。

評分☆☆☆☆☆

我購買這本書，完全是基於一位資深工程師的推薦。他當時跟我說，如果你想真正理解 TensorFlow 的強大之處，並且能夠熟練運用它來解決實際問題，那麼這本書絕對是你的首選。我當時對他推薦的理由印象深刻：它不僅僅是講解 TensorFlow 的 API，更是深入剖析瞭其背後的設計思想和底層原理，並且提供瞭大量經過驗證的實際項目案例。我至今還記得他當時的原話：“這本書就像是為你量身定製的‘武功秘籍’，學好瞭，你就能在機器學習的戰場上所嚮披靡。” 盡管我還沒來得及打開細讀，但僅僅是拿到這本書，我就感受到瞭它沉甸甸的分量，這不僅僅是紙張的重量，更是知識的重量。我深信，這本書所包含的內容，將會極大地提升我的技術視野和實操能力，讓我能夠更自信地麵對機器學習領域的挑戰，並為未來的工作和學習帶來質的飛躍。

評分☆☆☆☆☆

這本《TensorFlow機器學習攻略》對我來說，絕對是一次“知識的投資”。我是一名在校學生，專業方嚮涉及人工智能，之前也零散地學習過一些機器學習的知識，但是總是感覺不夠係統，缺乏一個能夠將理論和實踐緊密結閤的載體。在一次學術講座中，一位教授強烈推薦瞭 TensorFlow 框架，並提到瞭一係列高質量的學習資源，其中就包括這本書。我特意去瞭解瞭一下，發現它在社區的口碑相當不錯，被認為是學習 TensorFlow 的“聖經”之一。雖然是影印版，但是排版清晰，代碼也很容易閱讀。我最看重的是它可能提供的“攻略”性質，這意味著它不僅僅是概念的堆砌，而是能夠指導我如何一步步地搭建、訓練和部署機器學習模型。我希望通過這本書，能夠掌握 TensorFlow 的核心 API，瞭解其背後的設計理念，並且能夠獨立完成一些有挑戰性的機器學習項目，為我未來的學術研究和職業發展打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

隨後再來評價，希望京東盡量按時送達，快過年瞭，拖瞭兩次，非要推倒第二天晚上一起送，有點誤事。

評分☆☆☆☆☆

東西實惠，質量好，發貨超及時！

評分☆☆☆☆☆

內容組織很好，推薦購買

評分☆☆☆☆☆

這本書強過大部分國內的書 不得不說 推薦

評分☆☆☆☆☆

還可以，不過印度兄弟寫的書也小心求證

評分☆☆☆☆☆

東西不錯慢慢看慢慢看慢慢看

評分☆☆☆☆☆

動手實操的經典書

評分☆☆☆☆☆

東西實惠，質量好，發貨超及時！

評分☆☆☆☆☆

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