TensorFlow機器學習（原書第2版）
這是一本TensorFlow機器學習入門教程，書中通過大量實例，以淺顯易懂、循序漸進的方式詳細闡釋使用Python和TensorFlow構建機器學習模型的核心技術與方法。本書既涵蓋機器學習基礎理論，又介紹了如何將機器學習核心概念應用于現實世界的挑戰（例如，情感分析、文本分類和圖像識別）中，并通過實例展示了用于深度語音處理、面部識別以及使用CIFAR-10的自編碼器的神經網絡技術。全書共分為三部分。第一部分（第1～2章）討論機器學習的基本原理及其當前被大規模應用的原因；第二部分（第3～10章）通過大量實例詳細介紹回歸算法和分類算法，涵蓋回歸、分類、無監督聚類和隱馬爾可夫模型（HMM）等技術及應用；第三部分（第11～19章）主要介紹神經網絡及其應用，涵蓋使用隱藏層的自編碼器壓縮和表示輸入、用于自動分類圖像和面部識別的卷積神經網絡（CNN）、用于時間序列數據或語音轉文本的循環神經網絡（RNN），以及seq2seqRNN架構等內容。通過閱讀本書，你將能夠：使用TensorFlow進行機器學習選擇最佳的機器學習方法使用TensorBoard可視化算法與合作伙伴共享結果在Docker中運行模型
·16.8萬字
