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Machine Learning Using TensorFlow Cookbook: Packt 出版的《使用 TensorFlow...

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简介：
本书由Packt出版社出版，提供了利用TensorFlow进行机器学习的实际指导和解决方案。通过丰富的食谱帮助读者解决各种问题，并深入理解其工作原理。适合希望用TensorFlow构建智能应用的开发者阅读。 《使用TensorFlow Cookbook进行机器学习》是一本由Packt出版的专业指南，旨在帮助读者深入理解和应用TensorFlow这一强大的深度学习框架。这本书通过一系列实践性的示例和代码，讲解了如何利用TensorFlow解决各种机器学习问题。 TensorFlow是由Google开发的一个开源库，用于数值计算和大规模机器学习。它支持数据流图的构建，可以方便地定义、优化和部署复杂的数学模型。在TensorFlow中，张量表示多维数组，可以从简单的数字到复杂的多层神经网络的数据结构。 本书涵盖了以下几个关键知识点： 1. **TensorFlow基础知识**：包括安装TensorFlow，理解数据流图的概念以及基本的张量操作如创建、加法和乘法等。 2. **变量和会话**：在TensorFlow中，学习如何初始化并使用变量及管理会话是基础且重要的内容。 3. **控制流**：掌握条件执行不同的操作（例如if-else语句和循环）对于编写更复杂的模型至关重要。 4. **数据预处理**：包括数据清洗、归一化和特征工程等步骤，书中介绍如何使用TensorFlow进行这些预处理工作。 5. **模型训练**：学习设置损失函数、选择优化器并训练模型是本书的重点内容之一。 6. **神经网络架构**：从简单的感知机到复杂的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），书中解释了各种基本的神经网络及其工作原理与应用场景。 7. **深度学习应用**：包括图像分类、文本分析、自然语言处理（NLP）、推荐系统等，读者可以学会如何使用TensorFlow构建这些应用。 8. **模型评估与保存**：了解如何通过验证集和测试集来评估模型性能，并掌握保存及加载模型的方法以便后续使用。 9. **Jupyter Notebook**：书中的代码示例可能是在这种交互式编程工具中编写和运行的，便于学习分享代码。 10. **实战项目**：通过实际案例实践所学知识以提升解决问题的能力。 总之，《使用TensorFlow Cookbook进行机器学习》不仅帮助读者深化对TensorFlow的理解，还能获得实用的操作经验来应对复杂的机器学习项目挑战。这是一本非常适合初学者和有一定基础的开发者进阶的学习资源。

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  • Machine Learning Using TensorFlow Cookbook: Packt 出版的《使用 TensorFlow...
    优质
    本书由Packt出版社出版，提供了利用TensorFlow进行机器学习的实际指导和解决方案。通过丰富的食谱帮助读者解决各种问题，并深入理解其工作原理。适合希望用TensorFlow构建智能应用的开发者阅读。 《使用TensorFlow Cookbook进行机器学习》是一本由Packt出版的专业指南，旨在帮助读者深入理解和应用TensorFlow这一强大的深度学习框架。这本书通过一系列实践性的示例和代码，讲解了如何利用TensorFlow解决各种机器学习问题。 TensorFlow是由Google开发的一个开源库，用于数值计算和大规模机器学习。它支持数据流图的构建，可以方便地定义、优化和部署复杂的数学模型。在TensorFlow中，张量表示多维数组，可以从简单的数字到复杂的多层神经网络的数据结构。 本书涵盖了以下几个关键知识点： 1. **TensorFlow基础知识**：包括安装TensorFlow，理解数据流图的概念以及基本的张量操作如创建、加法和乘法等。 2. **变量和会话**：在TensorFlow中，学习如何初始化并使用变量及管理会话是基础且重要的内容。 3. **控制流**：掌握条件执行不同的操作（例如if-else语句和循环）对于编写更复杂的模型至关重要。 4. **数据预处理**：包括数据清洗、归一化和特征工程等步骤，书中介绍如何使用TensorFlow进行这些预处理工作。 5. **模型训练**：学习设置损失函数、选择优化器并训练模型是本书的重点内容之一。 6. **神经网络架构**：从简单的感知机到复杂的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），书中解释了各种基本的神经网络及其工作原理与应用场景。 7. **深度学习应用**：包括图像分类、文本分析、自然语言处理（NLP）、推荐系统等，读者可以学会如何使用TensorFlow构建这些应用。 8. **模型评估与保存**：了解如何通过验证集和测试集来评估模型性能，并掌握保存及加载模型的方法以便后续使用。 9. **Jupyter Notebook**：书中的代码示例可能是在这种交互式编程工具中编写和运行的，便于学习分享代码。 10. **实战项目**：通过实际案例实践所学知识以提升解决问题的能力。 总之，《使用TensorFlow Cookbook进行机器学习》不仅帮助读者深化对TensorFlow的理解，还能获得实用的操作经验来应对复杂的机器学习项目挑战。这是一本非常适合初学者和有一定基础的开发者进阶的学习资源。
     
  • Hands-On Machine Learning Using Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow...
    优质
    本书《动手学机器学习》通过使用Scikit-Learn、Keras和TensorFlow等工具，提供了丰富的实践案例与教程，帮助读者掌握现代机器学习技术。 Recent advancements in deep learning have significantly propelled the field of machine learning forward. Now, even those with little technical knowledge can utilize straightforward and effective tools to create programs that learn from data. This practical guide demonstrates how to achieve this through concrete examples, minimal theory, and two production-ready Python frameworks: Scikit-Learn and TensorFlow. Author Aurélien Géron provides an intuitive understanding of the concepts and tools necessary for building intelligent systems. You will explore a variety of techniques starting with simple linear regression and progressing towards deep neural networks. Each chapter includes exercises to reinforce your learning, requiring only programming experience as a prerequisite. * Navigate through the machine learning landscape, particularly focusing on neural nets. * Use Scikit-Learn to follow an example project from start to finish in machine learning. * Examine several training models including support vector machines, decision trees, random forests, and ensemble methods. * Utilize TensorFlow to build and train neural networks. * Delve into various neural network architectures such as convolutional nets, recurrent nets, and deep reinforcement learning. * Learn techniques for both training and scaling deep neural networks.
     
  • Hands-On Machine Learning Using Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow...
    优质
    《Hands-On Machine Learning Using Scikit-Learn, Keras, & TensorFlow》是一本深入浅出介绍机器学习实践的书籍，涵盖了Scikit-learn、Keras和TensorFlow等流行库的应用。 Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow (2nd Edition) covers the concepts, tools, and techniques necessary to build intelligent systems. This book provides practical guidance on using these popular libraries for machine learning tasks.
     
  • Hands-On Machine Learning Using Scikit-Learn and TensorFlow (PDF)
    优质
    这本书详细介绍了如何使用Scikit-Learn和TensorFlow进行机器学习实践，适合希望深入了解这两种流行Python库的数据科学家和技术爱好者。 当大多数人听到“机器学习”这个词时，脑海中浮现的往往是机器人：要么是可靠的仆人，要么就是《终结者》中的致命威胁。然而，机器学习不仅仅是一个遥远未来的幻想，它已经存在了多年，在一些专门的应用中如光学字符识别（OCR）就已经开始应用。不过真正让数百万人生活受益的第一个大众化的机器学习应用程序是在1990年代出现的：那就是垃圾邮件过滤器。虽然这并不是自我意识的“天网”，但它确实符合机器学习的标准定义（它已经学得如此之好，你几乎不需要再手动将电子邮件标记为垃圾邮件）。随后出现了数百种其他机器学习应用，现在它们静静地支持着我们日常使用的各种产品和功能，从更精准的产品推荐到语音搜索。那么问题来了：机器学习的边界在哪里？究竟什么是“让机器学会”某种东西呢？如果我下载了一份维基百科的副本，我的电脑真的“学到了”什么吗？它变得更聪明了吗？ 在这一章中，我们将首先澄清一下机器学习是什么以及你可能为何想要使用它的原因。然后，在我们开始探索这个广阔的机器学习领域之前，我们会先查看一张地图来了解主要区域和标志性地标：监督式与非监督式的区别、在线学习与批处理的区别、基于实例的学习与模型驱动的方法等概念。接下来我们将讨论一个典型的机器学习项目的工作流程，探讨可能会遇到的主要挑战，并涵盖如何评估和微调一个机器学习系统。 本章介绍了每个数据科学家都应该烂熟于心的基本概念（以及一些专业术语）。这将是整个书中唯一没有太多代码的高层面概述章节，内容相对简单。但在继续阅读本书之前，请确保你对所有这些概念都有清晰的理解。所以请准备好咖啡，让我们开始吧！
     
  • Machine Learning Using PyTorch and Scikit-Learn - Packt (2022)
    优质
    本书《利用PyTorch和Scikit-Learn进行机器学习》由Packt出版社于2022年出版，深入讲解了如何使用这两种流行的Python库来构建高效的机器学习模型。 本书讲解了如何利用Python语言编写机器学习与深度学习模型，并着重介绍了PyTorch及Scikit-Learn这两个流行的机器学习框架的使用方法。读者将掌握应用这些工具构建分类、回归、聚类等常见类型机器学习模型的技术，同时也能了解运用深度学习技术解决图像分类和自然语言处理等问题的方法。本书适合具备一定Python编程基础的学习者阅读，同时也非常适合那些想要入门机器学习与深度学习领域的初学者。
     
  • Java-Deep-Learning-Cookbook: 《Java深度学习食谱》，由Packt出版
    优质
    本书《Java深度学习食谱》由Packt出版社出版，提供了一系列使用Java进行深度学习的实际解决方案和示例代码。 《Java深度学习食谱》是Packt Publishing赞助的一本即将出版的书籍的代码存储库。本书的所有用例都使用并推广了deeplearning4j库。该书使用的官方deeplearning4j版本为1.0.0-beta3，因此书中讨论的一些方法或功能可能在较新版本中已被弃用，请务必参考最新文档。 更新版《Java深度学习指南》于2019年11月8日发布。每个章节将有一个单独的源文件夹来存放该章的所有示例代码。例如，如果要导入第2章的代码，则需要先导航到相应的目录，然后在IDE中导入sourceCode/cookbook-app目录，并且您应该能看到pom.xml文件。 从IntelliJ IDE 导航至sourceCode根目录后，请将项目作为Maven项进行配置和构建。
     
  • Stroke-Prediction-Using-Machine-Learning-Methods
    优质
    本研究运用机器学习方法预测中风风险，旨在通过分析患者数据识别潜在的风险因素，为临床诊断和治疗提供依据。 大多数中风是由大脑或心脏的突发性阻塞引起的。及早发现并妥善处理潜在的预警信号可以最大限度地减少进一步损害。本段落介绍了一种利用机器学习算法建立中风预测模型的方法，该方法基于多种风险因素参数进行分析和建模。
     
  • TensorFlow Cookbook（书籍）
    优质
    《TensorFlow Cookbook》是一本全面介绍Google开发的深度学习框架TensorFlow的应用指南，通过丰富示例和代码帮助读者掌握机器学习模型构建技巧。 **TensorFlow Cookbook** 是一本专为初学者设计的指南，旨在帮助读者学习并深入理解 TensorFlow 框架。这本书以英文版的形式提供，通过逐步指导来引导读者掌握 Tensorflow 的安装、基本操作以及在机器学习项目中的应用。 从安装 TensorFlow 开始，通常使用 Python 包管理器 pip 下载和安装库。对于 Python 2.7 或 3.5 及以上版本，可以在命令行中输入 `pip install tensorflow` 来完成安装。如果需要 GPU 支持，则应安装 `tensorflow-gpu` 版本，并确保系统已正确配置 CUDA 和 cuDNN 库。 接下来是 TensorFlow 的基本使用介绍。本书将引导读者了解张量（Tensor），这是 Tensorflow 中的基本数据结构，用于表示任意维度的数据。书中会详细讲解如何创建、操作和计算张量，包括数学运算、索引与切片等基础内容。 在深入机器学习之前，需要掌握 TensorFlow 的核心概念，如计算图（Graph）和会话（Session）。通过定义操作并启动会话来执行计算，并获取结果。本书将逐步介绍如何构建神经网络模型，涵盖权重初始化、激活函数（例如 ReLU, sigmoid 和 tanh）、损失函数（包括均方误差与交叉熵）以及优化器算法（如梯度下降和 Adam）。 训练模型方面，书中详细介绍了训练循环、验证集的使用方法、批量处理技巧及模型保存与恢复策略。此外还涉及超参数调整以防止过拟合问题，并介绍正则化技术及早停机制来提升性能表现。 深度学习部分探讨了卷积神经网络（CNN）用于图像识别，递归神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）处理序列数据的方法。书中还介绍了生成对抗网络 (GAN) 和变分自编码器 (VAE) 等创新技术的应用实例。 实战章节则包含实际项目案例，例如使用 TensorFlow 解决分类、回归及推荐系统问题等应用领域。这些实践环节有助于将理论知识转化为解决具体问题的能力。 《TensorFlow Cookbook》不仅覆盖了 Tensorflow 的基础用法，还深入探讨机器学习与深度学习的关键概念，适合初学者和有经验的开发者参考阅读。
     
  • 《金融机器学习》：Packt出版社的著作 Machine-Learning-for-Finance
    优质
    本书由Packt出版社出版，详细介绍了如何将机器学习技术应用于金融市场分析和投资策略优化。通过丰富的案例和实践指南，读者可以掌握构建预测模型、风险管理和交易算法的核心技能。 《金融机器学习》一书发布了配套的代码库，该库包含了完成书中所有项目所需的文件和支持资源。这本书探讨了在金融领域应用机器学习的新进展，并解释了主要的技术概念与算法，同时提供了一些用于实现模型的Python示例代码。 此存储库中的计算量较大，建议使用支持GPU的计算机运行以提高效率。可以免费获取数据科学平台提供的在线Jupyter笔记本和GPU资源，在Kaggle平台上编辑需要一个帐户来创建并保存新的副本。也可以直接在该平台上浏览或下载代码并在本地环境中进行操作。 具体章节包括： - 第1章：从零开始的神经网络及介绍到Keras框架 - 练习Excel表格 - 第2章：结构化数据信用卡欺诈检测 - 第3章：计算机视觉基础构建块，MNIST数字分类 以上是代码库的主要内容概述。
     
  • Prediction-of-Cardiovascular-Disease-using-Machine-Learning
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    本研究利用机器学习技术预测心血管疾病，通过分析大量医疗数据，旨在提高疾病的早期诊断率和治疗效果。 利用机器学习进行心血管疾病预测，在UCI数据集上应用了10倍交叉验证，并集成5种不同的分类算法。对每种算法的准确性、灵敏度、特异性以及ROC曲线和AUC进行了分析与比较，通过混淆矩阵和ROC曲线来可视化各种算法之间的差异，以便全面评估它们的表现。