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题名/责任者:

TensorFlow机器学习/(美) 克里斯·马特曼著 赵国光译

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2022.07

ISBN及定价:

978-7-111-70577-2/CNY129.00

载体形态项:

XNII, 364页:图;24cm

统一题名:

Machine learning with TensorFlow

丛编项:

智能系统与技术丛书

个人责任者:

马特曼 (Mattmann, Chris) 著

个人次要责任者:

赵国光 译

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

版本附注:

据原书第2版译出

出版发行附注:

由Manning Publications Co.通过Waterside Productions, Inc.授权出版

责任者附注:

克里斯·马特曼 (Chris Mattmann), 是美国国家航空航天局 (NASA) 喷气推进实验室人工智能分析和创新发展部门的负责人, 并且是该实验室数据科学领域的第一位首席科学家。

提要文摘附注:

本书是一本TensorFlow机器学习入门教程, 通过大量实例, 以浅显易懂、循序渐进的方式详细阐释使用Python和TensorFlow构建机器学习模型的核心技术和方法。本书既涵盖机器学习基础理论, 又提供解诀实际问题的代码示例, 算法讲解与示例相结合, 可以帮助你快速理解并应用TesnsorF1ow机器学习技术。全书共分为三部分: 第一部分 (第1-2章) 讨论机器学习的基本原理及其当前被大规模应用的原因 ; 第二部分 (第3-10章) 通过大量实例详细介绍回归算法和分类算法, 涵盖回归、分类、无监督聚类和隐马尔可夫模型 (HOt) 等技术及应用 ; 第三部分 (第11-19章) 主要介绍神经网络及其应用, 涵盖使用隐藏层的自编码器压缩和表示输入、用于自动分类图像和面部识别的卷积神经网络 (CMN) 、用于时间序列数据或语音转文本的循环神经网络 (RNN) , 以及seq2seq RNN架构等内容。

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