随着新代码、新项目和新章节的推出,第二版为读者提供了一个坚实的机器学习基础,并为读者提供了一个完整的学习概念。由NASA喷气推进实验室副首席技术官和首席数据科学家Chris Mattmann编写,所有的例子都伴随着可下载的Jupyter笔记本,以亲身体验用Python编写TensorFlow。新的和修订的内容扩大了核心机器学习算法的覆盖面,以及神经网络的进步,如VGG-Face人脸识别分类器和深度语音分类器。

https://www.manning.com/books/machine-learning-with-tensorflow-second-edition

使用TensorFlow的机器学习,第二版是使用Python和TensorFlow构建机器学习模型的完全指南。您将把核心ML概念应用于现实世界的挑战,如情感分析、文本分类和图像识别。实例演示了用于深度语音处理、面部识别和CIFAR-10自动编码的神经网络技术。

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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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