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资料简介：

机器学习从认知到实践(第2辑)(套装共3册,Python+TensorFlow)，分别包含了Python机器学习实践指南，TensorFlow机器学习项目实战，TensorFlow技术解析与实战。 其中《Python机器学习实践指南》机器学习是近年来渐趋热门的一个领域，同时Python 语言经过一段时间的发展也已逐渐成为主流的编程语言之一。本书结合了机器学习和Python 语言两个热门的领域，通过利用两种核心的机器学习算法来将Python 语言在数据分析方面的优势发挥到极 致。 全书共有10 章。第 1 章讲解了Python 机器学习的生态系统，剩余9 章介绍了众多与机器学习相关的算法，包括各类分类算法、数据可视化技术、推荐引擎等，主要包括机器学习在公寓、机票、IPO 市场、新闻源、内容推广、股票市场、图像、聊天机器人和推荐引擎等方面的应用。 本书适合Python 程序员、数据分析人员、对算法感兴趣的读者、机器学习领域的从业人员及科研人员阅读。 《TensorFlow机器学习项目实战》TensorFlow是Google所主导的机器学习框架，也是机器学习领域研究和应用的热门对象。主要介绍如何使用TensorFlow库实现各种各样的模型，旨在降低学习门槛，并为读者解决问题提供详细的方法和指导。《TensorFlow机器学习项目实战》全书共10章，分别介绍了TensorFlow基础知识、聚类、线性回归、逻辑回归、不同的神经网络、规模化运行模型以及库的应用技巧。 适合想要学习和了解 TensorFlow 和机器学习的读者阅读参考。如果读者具备一定的C++和Python的经验，将能够更加轻松地阅读和学习本书。 《TensorFlow技术解析与实战》TensorFlow?是谷歌公司开发的深度学习框架，也是目前深度学习的主流框架之一。本书从深度学习的基础讲起，深入TensorFlow框架原理、模型构建、源代码分析和网络实现等各个方面。全书分为基础篇、实战篇和提高篇三部分。基础篇讲解人工智能的入门知识，深度学习的方法，TensorFlow的基础原理、系统架构、设计理念、编程模型、常用API、批标准化、模型的存储与加载、队列与线程，实现一个自定义操作，并进行TensorFlow源代码解析，介绍卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的演化发展及其TensorFlow实现、TensorFlow的高 级框架等知识；实战篇讲解如何用TensorFlow写一个神经网络程序并介绍TensorFlow实现各种网络（CNN、RNN和自编码网络等），并对MINIST数据集进行训练，讲解TensorFlow在人脸识别、自然语言处理、图像和语音的结合、生成式对抗网络等方面的应用；提高篇讲解TensorFlow的分布式原理、架构、模式、API，还会介绍TensorFlow XLA、TensorFlow Debugger、TensorFlow和Kubernetes结合、TensorFlowOnSpark、TensorFlow移动端应用，以及TensorFlow Serving、TensorFlow Fold和TensorFlow计算加速等其他特性。zui后，附录中列出一些可供参考的公开数据集，并结合作者的项目经验介绍项目管理的一些建议。 本书深入浅出，理论联系实际，实战案例新颖，基于zui新的TensorFlow 1.1版本，涵盖TensorFlow的新特性，非常适合对深度学习和TensorFlow感兴趣的读者阅读。

 

资料目录：

总目录

Python机器学习实践指南

目录

内容提要

作者简介

审阅者简介

译者简介

译者序

前言

本书涵盖的内容

阅读本书需要准备什么

本书的读者

约定

读者反馈

客户支持

下载示例代码

勘误

盗版行为

疑问

第1章 Python机器学习的生态系统

1.1 数据科学/机器学习的工作流程

1.1.1 获取

1.1.2 检查和探索

1.1.3 清理和准备

1.1.4 建模

1.1.5 评估

1.1.6 部署

1.2 Python库和功能

1.2.1 获取

1.2.2 检查

1.2.3 准备

1.2.4 建模和评估

1.2.5 部署

1.3 设置机器学习的环境

1.4 小结

第2章 构建应用程序，发现低价的公寓

2.1 获取公寓房源数据

使用import.io抓取房源数据

2.2 检查和准备数据

2.2.1 分析数据

2.2.2 可视化数据

2.3 对数据建模

2.3.1 预测

2.3.2 扩展模型

2.4 小结

第3章 构建应用程序，发现低价的机票

3.1 获取机票价格数据

3.2 使用高级的网络爬虫技术检索票价数据

3.3 解析DOM以提取定价数据

通过聚类技术识别异常的票价

3.4 使用IFTTT发送实时提醒

3.5 整合在一起

3.6 小结

第4章 使用逻辑回归预测IPO市场

4.1 IPO市场

4.1.1 什么是IPO

4.1.2 近期IPO市场表现

4.1.3 基本的IPO策略

4.2 特征工程

4.3 二元分类

4.4 特征的重要性

4.5 小结

第5章 创建自定义的新闻源

5.1 使用Pocket应用程序，创建一个监督训练的集合

5.1.1 安装Pocket的Chrome扩展程序

5.1.2 使用Pocket API来检索故事

5.2 使用embed.ly API下载故事的内容

5.3 自然语言处理基础

5.4 支持向量机

5.5 IFTTT与文章源、Google表单和电子邮件的集成

通过IFTTT设置新闻源和Google表单

5.6 设置你的每日个性化新闻简报

5.7 小结

第6章 预测你的内容是否会广为流传

6.1 关于病毒性，研究告诉我们了些什么

6.2 获取分享的数量和内容

6.3 探索传播性的特征

6.3.1 探索图像数据

6.3.2 探索标题

6.3.3 探索故事的内容

6.4 构建内容评分的预测模型

6.5 小结

第7章 使用机器学习预测股票市场

7.1 市场分析的类型

7.2 关于股票市场，研究告诉我们些什么

7.3 如何开发一个交易策略

7.3.1 延长我们的分析周期

7.3.2 使用支持向量回归，构建我们的模型

7.3.3 建模与动态时间扭曲

7.4 小结

第8章 建立图像相似度的引擎

8.1 图像的机器学习

8.2 处理图像

8.3 查找相似的图像

8.4 了解深度学习

8.5 构建图像相似度的引擎

8.6 小结

第9章 打造聊天机器人

9.1 图灵测试

9.2 聊天机器人的历史

9.3 聊天机器人的设计

9.4 打造一个聊天机器人

9.5 小结

第10章 构建推荐引擎

10.1 协同过滤

10.1.1 基于用户的过滤

10.1.2 基于项目的过滤

10.2 基于内容的过滤

10.3 混合系统

10.4 构建推荐引擎

10.5 小结

TensorFlow机器学习项目实战

目录

内容提要

作者简介

审稿人简介

前言

本书包含哪些内容

读这本书你需要什么

本书目标读者

约定

读者反馈

客户支持

下载示例代码

勘误

侵权行为

问题

第1章 探索和转换数据

1.1 TensorFlow的主要数据结构——张量

1.1.1 张量的属性——阶、形状和类型

1.1.2 创建新的张量

1.1.3 动手工作——与TensorFlow交互

1.2 处理计算工作流——TensorFlow的数据流图

1.2.1 建立计算图

1.2.2 数据供给

1.2.3 变量

1.2.4 保存数据流图

1.3 运行我们的程序——会话

1.4 基本张量方法

1.4.1 简单矩阵运算

1.4.2 序列

1.4.3 张量形状变换

1.4.4 数据流结构和结果可视化——TensorBoard

1.5 从磁盘读取信息

1.5.1 列表格式——CSV

1.5.2 读取图像数据

1.5.3 加载和处理图像

1.5.4 读取标准TensorFlow格式

1.6 小结

第2章 聚类

2.1 从数据中学习——无监督学习

2.2 聚类的概念

2.3 k均值

2.3.1 k均值的机制

2.3.2 算法迭代判据

2.3.3 k均值算法拆解

2.3.4 k均值的优缺点

2.4 k最近邻

2.4.1 k最近邻算法的机制

2.4.2 k-nn的优点和缺点

2.5 有用的库和使用示例

2.5.1 matplotlib绘图库

2.5.2 scikit-learn数据集模块

2.5.3 人工数据集类型

2.6 例1——对人工数据集的k均值聚类

2.6.1 数据集描述和加载

2.6.2 模型架构

2.6.3 损失函数描述和优化循环

2.6.4 停止条件

2.6.5 结果描述

2.6.6 每次迭代中的质心变化

2.6.7 完整源代码

2.6.8 k均值用于环状数据集

2.7 例2——对人工数据集使用最近邻算法

2.7.1 数据集生成

2.7.2 模型结构

2.7.3 损失函数描述

2.7.4 停止条件

2.7.5 结果描述

2.7.6 完整源代码

2.8 小结

第3章 线性回归

3.1 单变量线性模型方程

3.2 选择损失函数

3.3 最小化损失函数

3.3.1 最小方差的全局最小值

3.3.2 迭代方法：梯度下降

3.4 示例部分

3.4.1 TensorFlow中的优化方法——训练模块

3.4.2 tf.train.Optimizer类

3.4.3 其他Optimizer实例类型

3.5 例1——单变量线性回归

3.5.1 数据集描述

3.5.2 模型结构

3.5.3 损失函数描述和Optimizer

3.5.4 停止条件

3.5.5 结果描述

3.5.6 完整源代码

3.6 例2——多变量线性回归

3.6.1 有用的库和方法

3.6.2 Pandas库

3.6.3 数据集描述

3.6.4 模型结构

3.6.5 损失函数和Optimizer

3.6.6 停止条件

3.6.7 结果描述

3.6.8 完整源代码

3.7 小结

第4章 逻辑回归

4.1 问题描述

4.2 Logistic函数的逆函数——Logit函数

4.2.1 伯努利分布

4.2.2 联系函数

4.2.3 Logit函数

4.2.4 对数几率函数的逆函数——Logistic函数

4.2.5 多类分类应用——Softmax回归

4.3 例1——单变量逻辑回归

4.3.1 有用的库和方法

4.3.2 数据集描述和加载

4.3.3 模型结构

4.3.4 损失函数描述和优化器循环

4.3.5 停止条件

4.3.6 结果描述

4.3.7 完整源代码

4.3.8 图像化表示

4.4 例2——基于skflow单变量逻辑回归

4.4.1 有用的库和方法

4.4.2 数据集描述

4.4.3 模型结构

4.4.4 结果描述

4.4.5 完整源代码

4.5 小结

第5章 简单的前向神经网络

5.1 基本概念

5.1.1 人工神经元

5.1.2 神经网络层

5.1.3 有用的库和方法

5.2 例1——非线性模拟数据回归

5.2.1 数据集描述和加载

5.2.2 数据集预处理

5.2.3 模型结构——损失函数描述

5.2.4 损失函数优化器

5.2.5 准确度和收敛测试

5.2.6 完整源代码

5.2.7 结果描述

5.3 例2——通过非线性回归，对汽车燃料效率建模

5.3.1 数据集描述和加载

5.3.2 数据预处理

5.3.3 模型架构

5.3.4 准确度测试

5.3.5 结果描述

5.3.6 完整源代码

5.4 例3——多类分类：葡萄酒分类

5.4.1 数据集描述和加载

5.4.2 数据集预处理

5.4.3 模型架构

5.4.4 损失函数描述

5.4.5 损失函数优化器

5.4.6 收敛性测试

5.4.7 结果描述

5.4.8 完整源代码

5.5 小结

第6章 卷积神经网络

6.1 卷积神经网络的起源

6.1.1 卷积初探

6.1.2 降采样操作——池化

6.1.3 提高效率——dropout操作

6.1.4 卷积类型层构建办法

6.2 例1——MNIST数字分类

6.2.1 数据集描述和加载

6.2.2 数据预处理

6.2.3 模型结构

6.2.4 损失函数描述

6.2.5 损失函数优化器

6.2.6 准确性测试

6.2.7 结果描述

6.2.8 完整源代码

6.3 例2——CIFAR10数据集的图像分类

6.3.1 数据集描述和加载

6.3.2 数据集预处理

6.3.3 模型结构

6.3.4 损失函数描述和优化器

6.3.5 训练和准确性测试

6.3.6 结果描述

6.3.7 完整源代码

6.4 小结

第7章 循环神经网络和LSTM

7.1 循环神经网络

7.1.1 梯度爆炸和梯度消失

7.1.2 LSTM神经网络

7.1.3 其他RNN结构

7.1.4 TensorFlow LSTM有用的类和方法

7.2 例1——能量消耗、单变量时间序列数据预测

7.2.1 数据集描述和加载

7.2.2 数据预处理

7.2.3 模型结构

7.2.4 损失函数描述

7.2.5 收敛检测

7.2.6 结果描述

7.2.7 完整源代码

7.3 例2——创作巴赫风格的曲目

7.3.1 字符级模型

7.3.2 字符串序列和概率表示

7.3.3 使用字符对音乐编码——ABC音乐格式

7.3.4 有用的库和方法

7.3.5 数据集描述和加载

7.3.6 网络训练

7.3.7 数据集预处理

7.3.8 损失函数描述

7.3.9 停止条件

7.3.10 结果描述

7.3.11 完整源代码

7.4 小结

第8章 深度神经网络

8.1 深度神经网络的定义

8.2 深度网络结构的历史变迁

8.2.1 LeNet 5

8.2.2 Alexnet

8.2.3 VGG模型

8.2.4 第一代Inception模型

8.2.5 第二代Inception模型

8.2.6 第三代Inception模型

8.2.7 残差网络（ResNet）

8.2.8 其他的深度神经网络结构

8.3 例子——VGG艺术风格转移

8.3.1 有用的库和方法

8.3.2 数据集描述和加载

8.3.3 数据集预处理

8.3.4 模型结构

8.3.5 损失函数

8.3.6 收敛性测试

8.3.7 程序执行

8.3.8 完整源代码

8.4 小结

第9章 规模化运行模型——GPU和服务

9.1 TensorFlow中的GPU支持

9.2 打印可用资源和设备参数

9.2.1 计算能力查询

9.2.2 选择CPU用于计算

9.2.3 设备名称

9.3 例1——将一个操作指派给GPU

9.4 例2——并行计算Pi的数值

9.4.1 实现方法

9.4.2 源代码

9.5 分布式TensorFlow

9.5.1 分布式计算组件

9.5.2 创建TensorFlow集群

9.5.3 集群操作——发送计算方法到任务

9.5.4 分布式编码结构示例

9.6 例3——分布式Pi计算

9.6.1 服务器端脚本

9.6.2 客户端脚本

9.7 例4——在集群上运行分布式模型

9.8 小结

第10章 库的安装和其他技巧

10.1 Linux安装

10.1.1 安装要求

10.1.2 Ubuntu安装准备（安装操作的前期操作）

10.1.4 Linux下从源码安装TensorFlow

10.2 Windows安装

10.2.1 经典的Docker工具箱方法

10.2.2 安装步骤

10.3 MacOS X安装

10.4 小结

TensorFlow技术解析与实战

目录

内容提要

前言

缘起

第一篇 基础篇

第1章 人工智能概述

第2章 TensorFlow环境的准备

第3章 可视化TensorFlow

第4章 TensorFlow基础知识

第5章 TensorFlow源代码解析

第6章 神经网络的发展及其TensorFlow实现

第7章 TensorFlow的高级框架

第二篇 实战篇

第8章 第一个TensorFlow程序

第9章 TensorFlow在MNIST中的应用

第10章 人脸识别

第11章 自然语言处理

第12章 图像与语音的结合

第13章 生成式对抗网络

第三篇 提高篇

第14章 分布式TensorFlow

第15章 TensorFlow线性代数编译框架XLA

第16章 TensorFlow Debugger[1]

第17章 TensorFlow和Kubernetes结合

第18章 TensorFlowOnSpark

第19章 TensorFlow移动端应用

第20章 TensorFlow的其他特性

第21章 机器学习的评测体系

附录A 公开数据集

附录B 项目管理经验小谈