【301页pdf】Machine Learning Concepts with Python and the Jupyter Notebook Environment Using Tensorflow 2.0
在Jupyter Notebook环境中使用Python和TensorFlow 2.0创建、执行、修改和共享机器学习应用程序。这本书打破了编程机器学习应用程序的任何障碍，通过使用Jupyter Notebook而不是文本编辑器或常规IDE。
您将从学习如何使用Jupyter笔记本来改进使用Python编程的方式开始。在获得一个良好的基础与Python工作在木星的笔记本，你将深入什么是TensorFlow，它如何帮助机器学习爱好者，以及如何解决它提出的挑战。在此过程中，使用Jupyter笔记本创建的示例程序允许您应用本书前面的概念。
那些刚接触机器学习的人可以通过这些简单的程序来学习基本技能。本书末尾的术语表提供了常见的机器学习和Python关键字和定义，使学习更加容易。
你将学到什么
程序在Python和TensorFlow 解决机器学习的基本障碍 在Jupyter Notebook环境中发展
这本书是给谁的
理想的机器学习和深度学习爱好者谁对Python编程感兴趣使用Tensorflow 2.0在Jupyter 笔记本应用程序。了解一些机器学习概念和Python编程(使用Python version 3)的基本知识会很有帮助。
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这本书是关于运用机器和深度学习来解决石油和天然气行业的一些挑战。这本书开篇简要讨论石油和天然气勘探和生产生命周期中不同阶段的数据流工业操作。这导致了对一些有趣问题的调查，这些问题很适合应用机器和深度学习方法。最初的章节提供了Python编程语言的基础知识，该语言用于实现算法;接下来是监督和非监督机器学习概念的概述。作者提供了使用开源数据集的行业示例以及对算法的实际解释，但没有深入研究所使用算法的理论方面。石油和天然气行业中的机器学习涵盖了包括地球物理(地震解释)、地质建模、油藏工程和生产工程在内的各种行业主题。
在本书中，重点在于提供一种实用的方法，提供用于实现机器的逐步解释和代码示例，以及用于解决油气行业现实问题的深度学习算法。
你将学到什么
- 了解石油和天然气行业的端到端的行业生命周期和数据流
- 了解计算机编程和机器的基本概念，以及实现所使用的算法所需的深度学习
- 研究一些有趣的行业问题，这些问题很有可能被机器和深度学习解决
- 发现在石油和天然气行业中执行机器和深度学习项目的实际考虑和挑战
这本书是给谁的
- 石油和天然气行业的专业人员，他们可以受益于对机器的实际理解和解决现实问题的深度学习方法。
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通过使用Python开发用例，全面了解监督学习算法您将学习监督学习概念、Python代码、数据集、最佳实践、常见问题和缺陷的解决方案，以及实现结构化、文本和图像数据集算法的实践知识。
你将从介绍机器学习开始，强调监督学习、半监督学习和非监督学习之间的区别。在接下来的章节中，你将学习回归和分类问题，它们背后的数学，像线性回归、逻辑回归、决策树、KNN、朴素贝叶斯等算法，以及像随机森林、支持向量机、梯度增强和神经网络等高级算法。提供了所有算法的Python实现。最后，您将得到一个端到端模型开发流程，包括模型的部署和维护。在阅读了Python的监督学习之后，你将会对监督学习和它的实际实现有一个广泛的理解，并且能够以一种创新的方式运行代码和扩展它。
你将学习：
- 回顾使用Python进行监督学习的基本构建块和概念
- 为结构化数据以及文本和图像开发监督学习解决方案
- 解决围绕过拟合、特征工程、数据清理和建立最佳拟合模型的交叉验证的问题
- 理解从业务问题定义到模型部署和模型维护的端到端模型周期
- 在使用Python创建监督学习模型时，避免常见的缺陷并遵循最佳实践
这本书是给谁的
- 对监督学习的最佳实践和标准感兴趣，并使用分类算法和回归技术来开发预测模型的数据科学家或数据分析师。
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这本书的前半部分快速而彻底地概述了Python的所有基础知识。你不需要任何以前的经验与编程开始，我们将教你一切你需要知道，一步一步。
第二部分着重于用Python以实用的方式解决有趣的、真实的问题。一旦你掌握了基础知识，你就会通过跟随我们的动手编程练习和项目迅速提高。
我们在书中的每一页都精心安排了漂亮的排版，代码示例的语法高亮显示，以及教学截图，这样你可以有效地处理和记忆信息:
所有材料都是Python 3.9的最新版本，Python编程语言在2020年发布的最新和最好的版本。简而言之，以下是你将学到的Python基础知识:Python 3的实用介绍:
安装和运行Python:在Windows、macOS或Linux上设置Python 3.9编码环境
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核心Python 3概念和约定:解释器会话、脚本、查找和修复代码bug、如何组织代码和构造Python程序、如何有效地学习和实践
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Python 3.9基本原理:变量、基本数据类型、函数和循环、条件逻辑和控制流、字符串格式、列表/元组/字典、文件输入和输出、错误处理。
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中级Python概念:面向对象编程(OOP)、正则表达式、名称空间和作用域、异常处理、安装第三方包。
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Python的实际使用:创建和修改PDF文件、使用数据库、从web下载和抓取内容、数据科学基础(科学计算和绘图)、图形用户界面和GUI编程。
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如果您是用Python编程的新手，并且正在寻找可靠的介绍，那么这本书就是为您准备的。由计算机科学教师开发，在“为绝对初学者”系列丛书通过简单的游戏创造教授编程的原则。您将获得实际的Python编程应用程序所需的技能，并将了解如何在真实场景中使用这些技能。在整个章节中，你会发现一些代码示例来说明所提出的概念。在每一章的结尾，你会发现一个完整的游戏，展示了这一章的关键思想，一章的总结，以及一系列的挑战来测试你的新知识。当你读完这本书的时候，你将非常精通Python，并且能够将你所学到的基本编程原理应用到你要处理的下一种编程语言。
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有兴趣的数据科学专业人士可以通过本书学习Scikit-Learn图书馆以及机器学习的基本知识。本书结合了Anaconda Python发行版和流行的Scikit-Learn库，演示了广泛的有监督和无监督机器学习算法。通过用Python编写的清晰示例，您可以在家里自己的机器上试用和试验机器学习的原理。
所有的应用数学和编程技能需要掌握的内容，在这本书中涵盖。不需要深入的面向对象编程知识，因为工作和完整的例子被提供和解释。必要时，编码示例是深入和复杂的。它们也简洁、准确、完整，补充了介绍的机器学习概念。使用示例有助于建立必要的技能，以理解和应用复杂的机器学习算法。
对于那些在机器学习方面追求职业生涯的人来说，Scikit-Learn机器学习应用手册是一个很好的起点。学习这本书的学生将学习基本知识，这是胜任工作的先决条件。读者将接触到专门为数据科学专业人员设计的蟒蛇分布，并将在流行的Scikit-Learn库中构建技能，该库是Python世界中许多机器学习应用程序的基础。
你将学习
- 使用Scikit-Learn中常见的简单和复杂数据集
- 将数据操作为向量和矩阵，以进行算法处理
- 熟悉数据科学中使用的蟒蛇分布
- 应用带有分类器、回归器和降维的机器学习
- 优化算法并为每个数据集找到最佳算法
- 从CSV、JSON、Numpy和panda格式加载数据并保存为这些格式
这本书是给谁的
- 有抱负的数据科学家渴望通过掌握底层的基础知识进入机器学习领域，而这些基础知识有时在急于提高生产力的过程中被忽略了。一些面向对象编程的知识和非常基本的线性代数应用将使学习更容易，尽管任何人都可以从这本书获益。
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【导读】自2015年11月TensorFlow第一个开源版本发布以来，它便迅速跻身于最激动人心的机器学习库的行列，并在科研、产品和教育等领域正在得到日益广泛的应用。这个库也在不断地得到改进、充实和优化。今天给大家推荐一本偏实战的教程《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow, 2nd Edition》第二版，使用最新TensorFlow 2的官方高级API，帮助你直观地理解构建智能系统的概念和工具。从业者将学习一系列可以在工作中快速使用的技术。第1部分使用Scikit-Learn来介绍基本的机器学习任务，例如简单的线性回归。第2部分已经过重大更新，采用Keras和TensorFlow 2.0引导读者通过使用深度神经网络的更先进的机器学习方法。通过每章的练习来帮助你应用所学知识，你只需要编程经验即可开始使用。
Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow, 2nd Edition
▌本书简介
通过近年来一系列的突破，深度学习推动了整个机器学习领域的发展。现在，即使对这种技术几乎一无所知的程序员也可以使用简单、高效的工具来实现能够从数据中学习的程序。这本畅销书的最新版本使用了具体的例子、最少理论和可复现的Python框架，帮助您直观地理解用于构建人工智能系统的概念和工具。
您将学习一系列可以快速使用的技术。每一章都有练习来帮助你应用所学，你所需要的只是编程经验。所有代码都已更新为TensorFlow 2和最新版本的Scikit-Learn和其他库。
- 探索Keras API, TensorFlow 2的官方高级API
- 使用TensorFlow的数据API、分发策略API和TensorFlow扩展平台(TFX)对TensorFlow模型进行产品化
- 部署在Google Cloud ML引擎或移动设备上使用TFLite
- 学习新的和扩展的主题，包括聚类、异常检测、对象检测、语义分割、注意力机制、语言模型、GANs等
▌相关代码
https://github.com/ageron/handson-ml2
参考链接： https://www.oreilly.com/library/view/hands-on-machine-learning/9781492032632/
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这本书讨论了对强化学习很重要的算法实现，包括马尔可夫决策过程和半马尔可夫决策过程。下一节将向您展示如何在查看Open AI Gym之前开始使用Open AI。然后您将学习Python中关于增强学习方面的群体智能。
本书的最后一部分从TensorFlow环境开始，并给出了如何将强化学习应用于TensorFlow的概述。还有Keras，一个可以用于强化学习的框架。最后，您将深入研究谷歌的深层思想，并看到可以使用强化学习的场景。
你将学习
- 吸收强化学习过程的核心概念
- 使用深度学习和人工智能的高级主题
- 与Open AI Gym、Open AI和Python一起工作
- 利用TensorFlow和Keras使用Python进行强化学习
这本书是给谁看的
数据科学家、机器学习和深度学习专业人员、希望适应和学习强化学习的开发人员。
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简介： Google一直是引入突破性技术和产品的先驱。在效率和规模方面，TensorFlow也不例外，因此，编写本书只是向读者介绍TensorFlow核心团队所做的这些重要更改。本书着重于机器学习方面的TensorFlow的不同应用，并更深入地探讨了方法的最新变化。对于那些想要用TensorFlow进行机器学习的人来说，这本书是一个很好的参考点。本书分为三个部分。第一篇：使用TensorFlow 2.0进行数据处理。第二部分：使用TensorFlow 2.0构建机器学习和深度学习模型。它还包括使用TensorFlow 2.0的神经语言编程（NLP）。第三部分介绍了如何在环境中保存和部署TensorFlow 2.0模型。这本书对数据分析人员和数据工程师也很有用，因为它涵盖了使用TensorFlow 2.0处理大数据的步骤。想要过渡到数据科学和机器学习领域的读者也会发现，本书提供了实用的入门指南，以后可能会出现更复杂的方面。书中提供的案例研究和示例使您很容易理解和理解相关的基本概念。本书的优势在于其简单性以及将机器学习应用于有意义的数据集。
目录：
- Chapter 1：tenforflow 2.0介绍
- tensor
- TensorFlow 1.0与 Tensorflow 2.0的对比
- Tensorflow 2.0安装于基础操作
- Chapter 2：tenforflow 与监督学习
- 监督机器学习是什么
- TF2.0实现线性回归
- 使用TF和Keras的线性回归应用
- TF2.0实现逻辑回归
- TF2.0实现boosted树
- Chapter 3：tenforflow与深度神经网络
- 什么是神经网络
- 前向传播与反向传播
- TF2.0构建神经网络
- 深度神经网络
- TF2.0构建深度神经网络
- 使用Keras模型估量
- 总结
- Chapter 4：图片与Tensorflow
- 图片处理
- 卷积神经网络
- TF2.0与卷积神经网络
- 迁移学习
- TF2.0与变分自编码器
- 总结
- Chapter 5：TF2.0与自然语言处理（NLP）
- NLP概述
- 文本处理
- 文本分类与TF
- TF projector
- Chapter 6：TF模型
- TF部署
- 模型部署的Python
- 基于TF的Keras模型
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