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  • Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow

    Aurélien Géron

    评分 9.2分

  • TensorFlow机器学习实战指南

    [美] 尼克·麦克卢尔(Nick McClure)

    评分 5.4分

    本书由资深数据科学家撰写,从实战角度系统讲解TensorFlow基本概念及各种应用实践。真实的应用场景和数据,丰富的代码实例,详尽的操作步骤,带你由浅入深系统掌握TensorFlow机器学习算法及其实现。 全书共11章,第1章介绍TensorFlow的基本概念;第2章介绍如何在计算图中连接算法组件,创建一个简单的分类器;第3章重点介绍如何使用TensorFlow实现各种线性回归算法;第4章介绍支持

  • 深度学习原理与TensorFlow实践

    喻俨, 莫瑜, 王琛, 胡振邦, 高杰

    评分 6.7分

    《深度学习原理与TensorFlow实践》主要介绍了深度学习的基础原理和TensorFlow系统基本使用方法。TensorFlow是目前机器学习、深度学习领域最优秀的计算系统之一,《深度学习原理与TensorFlow实践》结合实例介绍了使用TensorFlow开发机器学习应用的详细方法和步骤。同时,《深度学习原理与TensorFlow实践》着重讲解了用于图像识别的卷积神经网络和用于自然语言处理的循

  • 白话深度学习与TensorFlow

    高扬

    评分 7.1分

    本书基本独立成册,适用于零基础的初学者。 基础篇(第1~3章),讲解了机器学习、深度学习与实践的上下文知识,如基本的机器学习与深度学习算法,TensorFlow框架的安全与配置,简单的深度学习实践。该篇是阅读和实践的基石。 原理与实践篇(第4~8章),介绍“老牌”的深度学习网络的数学原理和工程实现原理,尤其是第4章,如果能基本读懂,后面的网络实现层面的问题基本都可以迎刃而解。涵盖BP网络、CNN、