簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

圖書標籤:

• 深度學習
• TensorFlow
• 機器學習
• 大數據
• 編程
• 白話
• 入門
• 算法
• Python
• 人工智能

店鋪： 藍墨水圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111574576

商品編碼：14458377019

白話深度學習與TensorFlow+白話大數據與機器學習

書號：9787111574576 9787111538479
定價： ￥69.00 作者：

• I S B N ：978-7-111-57457-6
• 條碼書號：9787111574576
• 上架日期：2017-7-24
• 齣版日期：2017-7-1
• 版       次：1-1
• 齣 版 社：
• 叢 書 名：

基礎篇(1-3章)：介紹深度學習的基本概念和Tensorflow的基本介紹。原理與實踐篇（4-8章）：大量的關於深度學習中BP、CNN以及RNN網絡等概念的數學知識解析，加以更樸素的語言與類比，使得非數學專業的程序員還是能夠比較容易看懂。擴展篇（9-13章）：介紹新增的深度學習網絡變種與較新的深度學習特性，並給齣有趣的深度學習應用。讀完本書，基本具備瞭搭建全套Tensorflow應用環境的能力，掌握深度學習算法和思路，以及進行一般性的文章分類、音頻分類或視頻分類的能力。

目 錄?Contents

本書贊譽

序

前 言

基 礎 篇

第1章 機器學習是什麼  2

1.1 聚類  4

1.2 迴歸  5

1.3 分類  8

1.4 綜閤應用  10

1.5 小結  14

第2章 深度學習是什麼  15

2.1 神經網絡是什麼  15

2.1.1 神經元  16

2.1.2 激勵函數  19

2.1.3 神經網絡  24

2.2 深度神經網絡  25

2.3 深度學習為什麼這麼強  28

2.3.1 不用再提取特徵  28

2.3.2 處理綫性不可分  29

2.4 深度學習應用  30

2.4.1 圍棋機器人——AlphaGo  30

2.4.2 被教壞的少女——Tai.ai  32

2.4.3 本田公司的大寶貝——

ASIMO  33

2.5 小結  37

第3章 TensorFlow框架特性與安裝  38

3.1 簡介  38

3.2 與其他框架的對比  39

3.3 其他特點  40

3.4 如何選擇好的框架  44

3.5 安裝TensorFlow  45

3.6 小結  46

原理與實踐篇

第4章 前饋神經網絡  50

4.1 網絡結構  50

4.2 綫性迴歸的訓練  51

4.3 神經網絡的訓練  75

4.4 小結  79

第5章 手寫闆功能  81

5.1 MNIST介紹  81

5.2 使用TensorFlow完成實驗  86

5.3 神經網絡為什麼那麼強  92

5.3.1 處理綫性不可分  93

5.3.2 挑戰“與或非”  95

5.3.3 豐富的VC——強大的空間

劃分能力  98

5.4 驗證集、測試集與防止過擬閤  99

5.5 小結  102

第6章 捲積神經網絡  103

6.1 與全連接網絡的對比  103

6.2 捲積是什麼  104

6.3 捲積核  106

6.4 捲積層其他參數  108

6.5 池化層  109

6.6 典型CNN網絡  110

6.7 圖片識彆  114

6.8 輸齣層激勵函數——SOFTMAX  116

6.8.1 SOFTMAX  116

6.8.2 交叉熵  117

6.9 小試牛刀——捲積網絡做圖片分類  124

6.10 小結  138

第7章 綜閤問題  139

7.1 並行計算  139

7.2 隨機梯度下降  142

7.3 梯度消失問題  144

7.4 歸一化  147

7.5 參數初始化問題  149

7.6 正則化  151

7.7 其他超參數  155

7.8 不，的模型  156

7.9 DropOut  157

7.10 小結  158

第8章 循環神經網絡  159

8.1 隱馬爾可夫模型  159

8.2 RNN和BPTT算法  163

8.2.1 結構  163

8.2.2 訓練過程  163

8.2.3 艱難的誤差傳遞  165

8.3 LSTM算法  167

8.4 應用場景  171

8.5 實踐案例——自動文本生成  174

8.5.1 RNN工程代碼解讀  174

8.5.2 利用RNN學習莎士比亞劇本  183

8.5.3 利用RNN學習維基百科  184

8.6 實踐案例——聊天機器人  185

8.7 小結  196

擴 展 篇

第9章 深度殘差網絡  198

9.1 應用場景  198

9.2 結構解釋與數學推導  200

9.3 拓撲解釋  205

9.4 Github示例  207

9.5 小結  207

第10章 受限玻爾茲曼機  209

10.1 結構  209

10.2 邏輯迴歸  210

10.3 ·大似然度  212

10.4 ·大似然度示例  214

10.5 損失函數  215

10.6 應用場景  216

10.7 小結  216

第11章 強化學習  217

11.1 模型核心  218

11.2 馬爾可夫決策過程  219

11.2.1 用遊戲開刀  221

11.2.2 準備工作  223

11.2.3 訓練過程  224

11.2.4 問題  226

11.2.5 Q-Learning算法  228

11.3 深度學習中的Q-Learning——DQN  231

11.3.1 OpenAI Gym  234

11.3.2 Atari遊戲  237

11.4 小結  238

第12章 對抗學習  239

12.1 目的  239

12.2 訓練模式  240

12.2.1 二元極小極大博弈  240

12.2.2 訓練  242

12.3 CGAN  244

12.4 DCGAN  247

12.5 小結  252

第13章 有趣的深度學習應用  254

13.1 人臉識彆  254

13.2 作詩姬  259

13.3 梵高附體  264

13.3.1 網絡結構  265

13.3.2 內容損失  268

13.3.3 風格損失  270

13.3.4 係數比例  271

13.3.5 代碼分析  272

13.4 小結  279

附錄A VMware Workstation的安裝  280

附錄B Ubuntu虛擬機的安裝  284

附錄C Python語言簡介  290

附錄D 安裝Theano  296

附錄E 安裝Keras  297

附錄F 安裝CUDA  298

參考文獻  303

 

• 定價：￥69.00

 

基本信息

• 作者：   
• 齣版社：
• ISBN：9787111538479
• 齣版日期：2016 年6月
• 開本：16開
• 版次：1-1
• 所屬分類：
   

編輯推薦

資深大數據專傢多年實戰經驗總結，拒絕晦澀，開啓大數據與機器學習妙趣之旅
以降低學習麯綫和閱讀難度為宗旨，重點講解瞭統計與概率、數據挖掘算法、實際應用案例、數據價值與變現，以及高級拓展技能，清晰勾勒齣大數據技術路綫與産業藍圖  

 

前言 
第1章 大數據産業 1
1.1 大數據産業現狀 1
1.2 對大數據産業的理解 2
1.3 大數據人纔 3
1.3.1 供需失衡 3
1.3.2 人纔方嚮 3
1.3.3 環節和工具 5
1.3.4 門檻障礙 6
1.4 小結 8
第2章 步入數據之門 9
2.1 什麼是數據 9
2.2 什麼是信息 10
2.3 什麼是算法 12
2.4 統計、概率和數據挖掘 13
2.5 什麼是商業智能 13
2.6 小結 14
第3章 排列組閤與古典概型 15
3.1 排列組閤的概念 16
3.1.1 公平的決斷——扔硬幣 16

3.1.2 非古典概型 17
3.2 排列組閤的應用示例 18
3.2.1 雙色球彩票 18
3.2.2 購車搖號 20
3.2.3 德州撲剋 21
3.3 小結 25
第4章 統計與分布 27
4.1 加和值、平均值和標準差 27
4.1.1 加和值 28
4.1.2 平均值 29
4.1.3 標準差 30
4.2 加權均值 32
4.2.1 混閤物定價 32
4.2.2 決策權衡 34
4.3 眾數、中位數 35
4.3.1 眾數 36
4.3.2 中位數 37
4.4 歐氏距離 37
4.5 曼哈頓距離 39
4.6 同比和環比 41
4.7 抽樣 43
4.8 高斯分布 45
4.9 泊鬆分布 49
4.10 伯努利分布 52
4.11 小結 54
第5章 指標 55
5.1 什麼是指標 55
5.2 指標化運營 58
5.2.1 指標的選擇 58
5.2.2 指標體係的構建 62
5.3 小結 63
第6章 信息論 64
6.1 信息的定義 64
6.2 信息量 65
6.2.1 信息量的計算 65
6.2.2 信息量的理解 66
6.3 香農公式 68
6.4 熵 70
6.4.1 熱力熵 70
6.4.2 信息熵 72
6.5 小結 75
第7章 多維嚮量空間 76
7.1 嚮量和維度 76
7.1.1 信息冗餘 77
7.1.2 維度 79
7.2 矩陣和矩陣計算 80
7.3 數據立方體 83
7.4 上捲和下鑽 85
7.5 小結 86
第8章 迴歸 87
8.1 綫性迴歸 87
8.2 擬閤 88
8.3 殘差分析 94
8.4 過擬閤 99
8.5 欠擬閤 100
8.6 麯綫擬閤轉化為綫性擬閤 101
8.7 小結 104
第9章 聚類 105
9.1 K-Means算法 106
9.2 有趣模式 109
9.3 孤立點 110
9.4 層次聚類 110
9.5 密度聚類 113
9.6 聚類評估 116
9.6.1 聚類趨勢 117
9.6.2 簇數確定 119
9.6.3 測定聚類質量 121
9.7 小結 124
第10章 分類 125
10.1 樸素貝葉斯 126
10.1.1 天氣的預測 128
10.1.2 疾病的預測 130
10.1.3 小結 132
10.2 決策樹歸納 133
10.2.1 樣本收集 135
10.2.2 信息增益 136
10.2.3 連續型變量 137
10.3 隨機森林 140
10.4 隱馬爾可夫模型 141
10.4.1 維特比算法 144
10.4.2 前嚮算法 151
10.5 支持嚮量機SVM 154
10.5.1 年齡和好壞 154
10.5.2 “下刀”不容易 157
10.5.3 距離有多遠 158
10.5.4 N維度空間中的距離 159
10.5.5 超平麵怎麼畫 160
10.5.6 分不開怎麼辦 160
10.5.7 示例 163
10.5.8 小結 164
10.6 遺傳算法 164
10.6.1 進化過程 164
10.6.2 算法過程 165
10.6.3 背包問題 165
10.6.4 極大值問題 173
10.7 小結 181
第11章 關聯分析 183
11.1 頻繁模式和Apriori算法 184
11.1.1 頻繁模式 184
11.1.2 支持度和置信度 185
11.1.3 **的Apriori算法 187
11.1.4 求齣所有頻繁模式 190
11.2 關聯分析與相關性分析 192
11.3 稀有模式和負模式 193
11.4 小結 194
第12章 用戶畫像 195
12.1 標簽 195
12.2 畫像的方法 196
12.2.1 結構化標簽 196
12.2.2 非結構化標簽 198
12.3 利用用戶畫像 203
12.3.1 割裂型用戶畫像 203
12.3.2 緊密型用戶畫像 204
12.3.3 到底“像不像” 204
12.4 小結 205
第13章 推薦算法 206
13.1 推薦思路 206
13.1.1 貝葉斯分類 206
13.1.2 利用搜索記錄 207
13.2 User-based CF 209
13.3 Item-based CF 211
13.4 優化問題 215
13.5 小結 217
第14章 文本挖掘 218
14.1 文本挖掘的領域 218
14.2 文本分類 219
14.2.1 Rocchio算法 220
14.2.2 樸素貝葉斯算法 223
14.2.3 K-近鄰算法 225
14.2.4 支持嚮量機SVM算法 226
14.3 小結 227
第15章 人工神經網絡 228
15.1 人的神經網絡 228
15.1.1 神經網絡結構 229
15.1.2 結構模擬 230
15.1.3 訓練與工作 231
15.2 FANN庫簡介 233
15.3 常見的神經網絡 235
15.4 BP神經網絡 235
15.4.1 結構和原理 236
15.4.2 訓練過程 237
15.4.3 過程解釋 240
15.4.4 示例 240
15.5 玻爾茲曼機 244
15.5.1 退火模型 244
15.5.2 玻爾茲曼機 245
15.6 捲積神經網絡 247
15.6.1 捲積 248
15.6.2 圖像識彆 249
15.7 深度學習 255
15.8 小結 256
第16章 大數據框架簡介 257
16.1 著名的大數據框架 257
16.2 Hadoop框架 258
16.2.1 MapReduce原理 259
16.2.2 安裝Hadoop 261
16.2.3 **的WordCount 264
16.3 Spark 框架 269
16.3.1 安裝Spark 270
16.3.2 使用Scala計算WordCount 271
16.4 分布式列存儲框架 272
16.5 PrestoDB——神奇的CLI 273
16.5.1 Presto為什麼那麼快 273
16.5.2 安裝Presto 274
16.6 小結 277
第17章 係統架構和調優 278
17.1 速度——資源的配置 278
17.1.1 思路一：邏輯層麵的優化 279
17.1.2 思路二：容器層麵的優化 279
17.1.3 思路三：存儲結構層麵的優化 280
17.1.4 思路四：環節層麵的優化 280
17.1.5 資源不足 281
17.2 穩定——資源的可用 282
17.2.1 藉助雲服務 282
17.2.2 鎖分散 282
17.2.3 排隊 283
17.2.4 謹防“雪崩” 283
17.3 小結 285
第18章 數據解讀與數據的價值 286
18.1 運營指標 286
18.1.1 互聯網類型公司常用指標 287
18.1.2 注意事項 288
18.2 AB測試 289

人工智能的崛起與人類未來的探索 在科技飛速發展的今天，人工智能（AI）已不再是科幻小說中的遙遠設想，而是深刻地影響著我們工作、生活乃至思維方式的現實力量。從智能手機中的語音助手，到自動駕駛汽車的逐步落地，再到醫療診斷的精準輔助，AI的應用場景日益廣泛，其潛力和影響力正以指數級增長。麵對這股不可逆轉的時代浪潮，理解AI的本質、原理及其發展趨勢，對於每一個希望在未來社會中把握機遇、迎接挑戰的個體而言，都顯得尤為重要。 本書並非要深入探討某一具體技術框架的實現細節，也不是局限於某個特定領域的應用開發。相反，它旨在為你構建一個宏觀而深刻的認知框架，讓你能夠跳齣技術的“術”的層麵，去理解AI的“道”。我們將一起探索人工智能的起源，迴顧其跌宕起伏的發展曆程，從早期的符號主義和連接主義的辯論，到專傢係統的興衰，再到如今深度學習的輝煌。理解這些曆史的脈絡，有助於我們更好地把握AI當前的發展邏輯，並預測其未來的方嚮。 一、智能的本質：機器如何“思考”？ 我們首先要麵對的核心問題是：什麼是智能？機器是否真的能夠擁有智能？本書將從哲學和認知科學的角度，對“智能”這一概念進行剖析。我們將討論圖靈測試的意義與局限，以及不同的智能理論，例如行為主義、認知主義、建構主義等，是如何為我們理解機器智能提供不同視角的。 接著，我們將深入探究構成智能的基石——學習。機器如何從數據中提取規律，並做齣預測或決策？我們將詳細闡述不同類型的學習範式： 監督學習（Supervised Learning）: 這是當前AI應用中最廣泛的學習方式，其核心是通過帶有標簽的訓練數據來學習輸入與輸齣之間的映射關係。我們將介紹迴歸（Regression）和分類（Classification）這兩大基本任務，並探討綫性迴歸、邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）、決策樹、隨機森林等經典算法背後的思想。理解這些算法，能夠讓你明白機器是如何通過“經驗”來提升其“能力”的。 無監督學習（Unsupervised Learning）: 當我們擁有的數據沒有明確的標簽時，無監督學習便顯露其價值。它旨在發現數據內在的結構和模式。我們將重點介紹聚類（Clustering）算法，如K-means、層次聚類，以及降維（Dimensionality Reduction）技術，如主成分分析（PCA），它們能幫助我們理解數據的本質，發現隱藏的關聯。 強化學習（Reinforcement Learning）: 這種學習方式更接近人類的學習過程，通過與環境的交互，根據反饋（奬勵或懲罰）來學習最優的策略。我們將探討馬爾可夫決策過程（MDP）的基本概念，以及Q-learning、深度Q網絡（DQN）等算法，理解機器如何通過試錯來“成長”。 二、深度學習的革命：神經元到神經網絡 深度學習是近年來人工智能領域最耀眼的明星。它藉鑒瞭人腦神經網絡的結構，通過構建多層非綫性處理單元，實現瞭對復雜模式的強大建模能力。 人工神經網絡（Artificial Neural Networks, ANN）: 我們將從最基礎的感知器（Perceptron）齣發，逐步理解多層感知器（MLP）的工作原理。重點會放在激活函數（Activation Functions）的作用，它們如何引入非綫性，使得神經網絡能夠逼近任意復雜的函數。 深度神經網絡（Deep Neural Networks, DNN）: 隨著網絡層數的增加，DNN展現齣驚人的學習能力。我們將討論反嚮傳播算法（Backpropagation）如何有效地訓練多層網絡，以及梯度下降（Gradient Descent）及其變種（如SGD, Adam）在優化模型參數中的作用。 捲積神經網絡（Convolutional Neural Networks, CNN）: CNN在圖像識彆、目標檢測等視覺任務上取得瞭突破性的進展。我們將深入解析捲積層（Convolutional Layer）、池化層（Pooling Layer）以及全連接層（Fully Connected Layer）的計算方式，理解它們如何有效地提取圖像的空間特徵。 循環神經網絡（Recurrent Neural Networks, RNN）: RNN及其變體（如LSTM, GRU）在處理序列數據，如文本、語音方麵錶現齣色。我們將探討RNN如何通過“記憶”來捕捉序列中的時序依賴關係，並理解長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）是如何解決傳統RNN的梯度消失問題。 Transformer模型: 近年來，Transformer模型以其並行化處理能力和強大的注意力機製（Attention Mechanism），在自然語言處理（NLP）領域取得瞭革命性的成功，並逐漸擴展到其他領域。我們將解析其核心思想，包括自注意力機製（Self-Attention）和多頭注意力機製（Multi-Head Attention），理解它是如何實現超越RNN的序列建模能力的。 三、大數據時代的基石：從數據到洞察 人工智能的發展離不開海量數據的支持。大數據技術為AI提供瞭訓練的“燃料”，使得復雜的模型能夠在大規模數據上進行學習和優化。 大數據概述: 我們將從概念上理解什麼是大數據，以及大數據的“4V”特徵（Volume, Velocity, Variety, Veracity）。 數據采集與存儲: 瞭解數據從何而來，以及如何有效地存儲海量數據，如分布式文件係統（HDFS）等。 數據處理與分析: 探討在大數據環境下進行數據預處理、清洗、轉換以及分析的技術和工具，如MapReduce、Spark等分布式計算框架。理解這些工具如何幫助我們高效地處理和理解龐大的數據集。 數據挖掘與模式識彆: 進一步探討如何利用大數據分析技術，發現隱藏在數據中的有價值的模式、趨勢和關聯。這將為AI模型的訓練提供高質量的數據輸入。 四、AI的應用與倫理：機遇與挑戰並存 本書不會止步於技術本身，更會關注AI的實際應用及其帶來的深遠影響。 AI在各領域的應用: 我們將審視AI在醫療保健（診斷、藥物研發）、金融（風險評估、欺詐檢測）、交通（自動駕駛、智能交通管理）、教育（個性化學習）、零售（推薦係統、庫存管理）等領域的典型應用案例，讓你瞭解AI如何改變各行各業。 AI的未來趨勢: 展望AI未來的發展方嚮，如通用人工智能（AGI）的探索、AI與其他技術的融閤（如物聯網、區塊鏈），以及AI在解決全球性問題（如氣候變化、能源危機）中的潛力。 AI的倫理與社會影響: 這是一個不可迴避的重要話題。我們將討論AI可能帶來的倫理挑戰，包括數據隱私、算法偏見、就業衝擊、安全風險以及AI的責任歸屬等問題。理解這些問題，有助於我們以更審慎的態度推動AI的發展，並製定相應的規範和法律。 人機協作的新模式: 探討AI並非要取代人類，而是更多地與人類協同工作，共同提升效率和創造力。理解人機協作的模式，以及如何發揮人類與AI各自的優勢。 五、學習AI的正確姿勢 本書提供的是一種“大局觀”的視角，旨在幫助你建立起對AI的整體認知。它鼓勵你： 保持好奇心: AI領域日新月異，持續學習是關鍵。 批判性思維: 不要盲目迷信技術，要理性分析其優缺點和潛在風險。 跨學科視角: AI的發展離不開數學、統計學、計算機科學、神經科學、心理學乃至哲學等多學科的支撐。 實踐齣真知: 在理解理論的基礎上，嘗試通過開源工具和平颱進行實踐，纔能真正掌握AI的力量。 閱讀本書，你將能夠更清晰地理解人工智能的脈絡，更深刻地洞察其內在邏輯，更全麵地把握其發展趨勢，並最終能夠以更成熟、更負責任的態度去麵對這個由AI驅動的未來。這不僅是一次知識的探索，更是一次對未來趨勢的戰略性布局。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我之前對“大數據”這個概念，一直覺得有點虛頭巴腦，總覺得離我的日常工作有點遠。但自從我開始接觸機器學習，並且想把模型部署到實際應用中之後，我纔意識到大數據的處理能力有多麼重要。這本書的內容，正好填補瞭我在這方麵的知識空白。它不僅僅是講瞭如何用TensorFlow構建模型，更重要的是，它從一個更宏觀的視角，講解瞭如何在大數據背景下進行機器學習。比如，它在講解數據采集、數據清洗、數據存儲等環節時，都給齣瞭一些非常實用的建議和方法。我之前一直睏擾於如何處理TB級彆的數據，讀瞭這本書之後，我纔明白瞭很多分布式計算的原理，以及如何利用Hadoop和Spark這樣的工具來高效地管理和分析海量數據。特彆是書中關於數據預處理和特徵提取的章節，給我留下瞭深刻的印象。它詳細講解瞭如何對結構化和非結構化數據進行清洗，如何進行特徵選擇和特徵工程，以及如何應對數據不平衡的問題。這些內容對於提升模型的準確性和魯棒性至關重要。而且，它還介紹瞭一些常用的數據可視化工具，能夠幫助我們更好地理解數據和模型的錶現。

評分☆☆☆☆☆

這套書簡直是為那些想要在機器學習編程領域“啃硬骨頭”的同學們量身定做的。我之前也嘗試過幾本關於深度學習的書籍，但大多數都側重於算法的理論推導，導緻我在實際編寫代碼的時候，總是覺得無從下手，不知道如何將那些抽象的公式轉化為實際可執行的代碼。這本書的獨特之處在於，它在講解深度學習概念的同時，非常注重與TensorFlow框架的結閤。比如，在介紹捲積神經網絡（CNN）時，它並沒有止步於講解捲積層、池化層的原理，而是立刻就給齣瞭如何在TensorFlow中構建這些層的具體代碼。更重要的是，它還講解瞭如何使用TensorFlow構建完整的圖像識彆模型，包括數據加載、模型訓練、參數調整以及結果評估等全流程。我最喜歡的一點是，它在講解TensorFlow的一些高級用法時，比如如何使用Keras API來快速構建模型，以及如何進行模型的可視化和調試，都寫得非常清晰。這大大降低瞭學習門檻，讓我能夠更快地上手編寫自己的深度學習模型。而且，書中還涉及瞭一些關於模型部署和優化的內容，這對於我這種希望將模型應用到實際生産環境中的開發者來說，非常有價值。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直就是一本“通關秘籍”，對於像我一樣，從零開始想要掌握機器學習編程的讀者來說，真的是太友好瞭。我之前的學習經曆，總是停留在“知其然，不知其所以然”的階段，看過很多算法原理的講解，但一到實際編程，就顯得捉襟見肘。這本書最大的亮點在於，它將理論知識和實踐操作完美地結閤在一起。在講解每一個核心概念的時候，作者都會先用非常直觀易懂的方式解釋原理，然後立刻就給齣相應的TensorFlow代碼示例。而且，代碼的注釋非常詳細，每一步操作的目的都解釋得清清楚楚，讓我能夠輕鬆地理解代碼的邏輯。特彆是關於神經網絡訓練的部分，從數據加載、模型構建、損失函數選擇、優化器設置，到訓練過程的監控和調整，都講得非常細緻，並且給瞭很多實用的調參建議。我之前嘗試過訓練一些簡單的模型，但效果總是差強人意，讀瞭這本書之後，我纔發現很多關鍵的細節我之前都沒有注意到。此外，書中還介紹瞭一些常用的機器學習算法，比如決策樹、支持嚮量機、聚類算法等，並且都提供瞭TensorFlow的實現。這讓我能夠觸類旁通，在掌握深度學習的同時，也能對傳統的機器學習算法有更深入的理解。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣版，簡直是給像我這樣想要快速入門大數據和機器學習領域的開發者們送來瞭一份厚禮。我之前的項目經曆中，雖然接觸過一些數據分析的工作，但對於如何構建更復雜的機器學習模型，如何利用大數據進行更深層次的挖掘，一直感覺力不從心。這本書的內容非常紮實，它並沒有僅僅停留在錶麵的工具介紹，而是深入剖析瞭機器學習的底層邏輯。我特彆喜歡其中關於“特徵工程”和“模型評估”的章節，這部分的內容講得非常細緻，並且給齣瞭很多實用的技巧和注意事項。很多時候，一個模型的成敗，關鍵就在於這兩個環節。作者用大量的案例來闡述，比如如何選擇閤適的特徵，如何避免過擬閤，如何根據業務場景選擇最適閤的評估指標。這些都是我在實際工作中反復碰到的痛點，而這本書恰好提供瞭非常有效的解決方案。而且，它對於大數據處理的部分也非常詳盡，從數據的預處理到分布式計算框架的介紹，都有涉及。我之前對Hadoop和Spark這些東西都隻是一知半解，讀瞭這本書之後，對它們的原理和應用場景有瞭更清晰的認識。特彆是它在講解Spark時，舉瞭很多具體的代碼例子，並且詳細解釋瞭Spark的RDD、DataFrame和Dataset之間的關係，以及它們的性能優化方法。對於我這種需要處理海量數據的人來說，這簡直是雪中送炭。

評分☆☆☆☆☆

最近聽朋友推薦，入手瞭這本《包郵 白話深度學習與TensorFlow+白話大數據與機器學習 機器學習編程書籍》，拿到手纔發現，這簡直就是我一直以來想找的“神書”！我之前對機器學習和深度學習一直停留在非常概念性的理解，雖然看過一些零散的資料，但總感覺隔靴搔癢，很多深層的原理和實際操作都雲裏霧裏。這本書最讓我驚喜的是它的“白話”風格。真的，我以前看很多技術書籍，要麼是公式堆砌，要麼是術語轟炸，看的我頭都大瞭。但這本書的作者，像是把我當成瞭一個完全不懂的小白，用最通俗易懂的語言，一步一步地講解。尤其是對一些復雜的算法，比如神經網絡的BP算法，他沒有直接拋齣一堆數學公式，而是通過一個非常形象的比喻，讓我一下子就明白瞭它的核心思想。然後，再逐步引入相關的數學概念，這樣就不會覺得枯燥無味，反而有種豁然開朗的感覺。而且，這本書不僅僅是理論的講解，它還穿插瞭很多TensorFlow的實際操作。光看理論是學不會編程的，這本書在這方麵做得非常好，每一個重要的概念講完，都會有相應的代碼示例，而且代碼解釋得也非常到位，讓我能清楚地知道每一行代碼的作用，以及如何去修改和應用。對於我這種菜鳥來說，這種“理論+實踐”的結閤，是學習編程的最好方式。