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出版社： 机械工业出版社
ISBN：9787111590057
商品编码：25605687819
出版时间：2018-03-01
具体描述
| 书[0名0]： | 深度[0学0]习之TensorFlow：入门、原理与进阶实战|7436497 |
| 图书定价： | 99元 |
| 图书作者： | 李金洪 |
| 出版社： | [1机1] 械工业出版社 |
| 出版日期： | 2018/3/1 0:00:00 |
| ISBN号： | 9787111590057 |
| 开本： | 16开 |
| 页数： | 0 |
| 版次： | 1-1 |
| 目录 |
配套[0学0]习资源 前言 [0第0]1篇 深度[0学0]习与TensorFlow基础 [0第0]1章 快速了解人工智能与TensorFlow 2 1.1 什么是深度[0学0]习 2 1.2 TensorFlow是做什么的 3 1.3 TensorFlow的特点 4 1.4 其他深度[0学0]习框架特点及介绍 5 1.5 如何通过本书[0学0]好深度[0学0]习 6 1.5.1 深度[0学0]习怎么[0学0] 6 1.5.2 如何[0学0]习本书 7 [0第0]2章 搭建开发环境 8 2.1 下载及安装Anaconda开发工具 8 2.2 在Windows平台下载及安装TensorFlow 11 2.3 GPU版本的安装方[0法0] 12 2.3.1 安装CUDA软件包 12 2.3.2 安装cuDNN库 13 2.3.3 测试显卡 14 2.4 熟悉Anaconda 3开发工具 15 2.4.1 快速了解Spyder 16 2.4.2 快速了解Jupyter [0No0]tebook 18 [0第0]3章 TensorFlow基本开发步骤——以逻辑回归拟合二维数据为例 19 3.1 实例1：从一组看似混乱的数据中找出y≈2x的规律 19 3.1.1 准备数据 20 3.1.2 搭建模型 21 3.1.3 迭代训练模型 23 3.1.4 使用模型 25 3.2 模型是如何训练出来的 25 3.2.1 模型里的内容及意义 25 3.2.2 模型内部的数据流向 26 3.3 了解TensorFlow开发的基本步骤 27 3.3.1 定义输入节点的方[0法0] 27 3.3.2 实例2：通过字典类型定义输入节点 28 3.3.3 实例3：直接定义输入节点 28 3.3.4 定义“[0学0]习参数”的变量 29 3.3.5 实例4：通过字典类型定义“[0学0]习参数” 29 3.3.6 定义“运算” 29 3.3.7 [0优0]化函数，[0优0]化目标 30 3.3.8 初始化所有变量 30 3.3.9 迭代更新参数到[0优0]解 31 3.3.10 测试模型 31 3.3.11 使用模型 31 [0第0]4章 TensorFlow编程基础 32 4.1 编程模型 32 4.1.1 了解模型的运行 [1机1] 制 33 4.1.2 实例5：编写hello world程序演示session的使用 34 4.1.3 实例6：演示with session的使用 35 4.1.4 实例7：演示注入 [1机1] 制 35 4.1.5 建立session的其他方[0法0] 36 4.1.6 实例8：使用注入 [1机1] 制获取节点 36 4.1.7 指定GPU运算 37 4.1.8 设置GPU使用资源 37 4.1.9 保存和载入模型的方[0法0]介绍 38 4.1.10 实例9：保存/载入线性回归模型 38 4.1.11 实例10：分析模型内容，演示模型的其他保存方[0法0] 40 4.1.12 检查点（Checkpoint） 41 4.1.13 实例11：为模型添加保存检查点 41 4.1.14 实例12：更简便地保存检查点 44 4.1.15 模型操作常用函数总结 45 4.1.16 TensorBoard可视化介绍 45 4.1.17 实例13：线性回归的TensorBoard可视化 46 4.2 TensorFlow基础类型定义及操作函数介绍 48 4.2.1 张量及操作 49 4.2.2 算术运算函数 55 4.2.3 矩阵相关的运算 56 4.2.4 复数操作函数 58 4.2.5 规约计算 59 4.2.6 分割 60 4.2.7 序列比较与索引提取 61 4.2.8 错误类 62 4.3 共享变量 62 4.3.1 共享变量用途 62 4.3.2 使用get-variable获取变量 63 4.3.3 实例14：演示get_variable和Variable的区别 63 4.3.4 实例15：在特定的作用域下获取变量 65 4.3.5 实例16：共享变量功能的实现 66 4.3.6 实例17：初始化共享变量的作用域 67 4.3.7 实例18：演示作用域与操作符的受限范围 68 4.4 实例19：图的基本操作 70 4.4.1 建立图 70 4.4.2 获取张量 71 4.4.3 获取节点操作 72 4.4.4 获取元素列表 73 4.4.5 获取对象 73 4.4.6 练习题 74 4.5 配置分布式TensorFlow 74 4.5.1 分布式TensorFlow的角色及原理 74 4.5.2 分布部署TensorFlow的具体方[0法0] 75 4.5.3 实例20：使用TensorFlow实现分布式部署训练 75 4.6 动态图（Eager） 81 4.7 数据集（tf.data） 82 [0第0]5章 识别图中模糊的手写数字（实例21） 83 5.1 导入图片数据集 84 5.1.1 MNIST数据集介绍 84 5.1.2 下载并安装MNIST数据集 85 5.2 分析图片的特点，定义变量 87 5.3 构建模型 87 5.3.1 定义[0学0]习参数 87 5.3.2 定义输出节点 88 5.3.3 定义反向传播的结构 88 5.4 训练模型并输出中间状态参数 89 5.5 测试模型 90 5.6 保存模型 91 5.7 读取模型 92 [0第0]2篇 深度[0学0]习基础——神经网络 [0第0]6章 单个神经元 96 6.1 神经元的拟合原理 96 6.1.1 正向传播 98 6.1.2 反向传播 98 6.2 激活函数——加入非线性因素，解决线性模型缺陷 99 6.2.1 Sigmoid函数 99 6.2.2 Tanh函数 100 6.2.3 ReLU函数 101 6.2.4 Swish函数 103 6.2.5 激活函数总结 103 6.3 softmax算[0法0]——处理分类问题 103 6.3.1 什么是softmax 104 6.3.2 softmax原理 104 6.3.3 常用的分类函数 105 6.4 损失函数——用真实值与预测值的距离来指导模型的收敛方向 105 6.4.1 损失函数介绍 105 6.4.2 TensorFlow中常见的loss函数 106 6.5 softmax算[0法0]与损失函数的综合应用 108 6.5.1 实例22：交叉熵实验 108 6.5.2 实例23：one_hot实验 109 6.5.3 实例24：sparse交叉熵的使用 110 6.5.4 实例25：计算loss值 110 6.5.5 练习题 111 6.6 梯度下降——让模型逼近小偏差 111 6.6.1 梯度下降的作用及分类 111 6.6.2 TensorFlow中的梯度下降函数 112 6.6.3 退化[0学0]习率——在训练的速度与精度之间找到平衡 113 6.6.4 实例26：退化[0学0]习率的用[0法0]举例 114 6.7 初始化[0学0]习参数 115 6.8 单个神经元的扩展——Maxout网络 116 6.8.1 Maxout介绍 116 6.8.2 实例27：用Maxout网络实现MNIST分类 117 6.9 练习题 118 [0第0]7章 多层神经网络——解决非线性问题 119 7.1 线性问题与非线性问题 119 7.1.1 实例28：用线性单分逻辑回归分析肿瘤是良性还是恶性的 119 7.1.2 实例29：用线性逻辑回归处理多分类问题 123 7.1.3 认识非线性问题 129 7.2 使用隐藏层解决非线性问题 130 7.2.1 实例30：使用带隐藏层的神经网络拟合异或操作 130 7.2.2 非线性网络的可视化及其意义 133 7.2.3 练习题 135 7.3 实例31：利用全连接网络将图片进行分类 136 7.4 全连接网络训练中的[0优0]化技巧 137 7.4.1 实例32：利用异或数据集演示过拟合问题 138 7.4.2 正则化 143 7.4.3 实例33：通过正则化改善过拟合情况 144 7.4.4 实例34：通过增[0大0]数据集改善过拟合 145 7.4.5 练习题 146 7.4.6 dropout——训练过程中，将部分神经单元暂时丢弃 146 7.4.7 实例35：为异或数据集模型添加dropout 147 7.4.8 实例36：基于退化[0学0]习率dropout技术来拟合异或数据集 149 7.4.9 全连接网络的深浅关系 150 7.5 练习题 150 [0第0]8章 卷积神经网络——解决参数太多问题 151 8.1 全连接网络的局限性 151 8.2 理解卷积神经网络 152 8.3 网络结构 153 8.3.1 网络结构描述 153 8.3.2 卷积操作 155 8.3.3 池化层 157 8.4 卷积神经网络的相关函数 158 8.4.1 卷积函数tf.nn.conv2d 158 8.4.2 padding规则介绍 159 8.4.3 实例37：卷积函数的使用 160 8.4.4 实例38：使用卷积提取图片的轮廓 165 8.4.5 池化函数tf.nn.max_pool（avg_pool） 167 8.4.6 实例39：池化函数的使用 167 8.5 使用卷积神经网络对图片分类 170 8.5.1 CIFAR介绍 171 8.5.2 下载CIFAR数据 172 8.5.3 实例40：导入并显示CIFAR数据集 173 8.5.4 实例41：显示CIFAR数据集的原始图片 174 8.5.5 cifar10_input的其他功能 176 8.5.6 在TensorFlow中使用queue 176 8.5.7 实例42：协调器的用[0法0]演示 178 8.5.8 实例43：为session中的队列加上协调器 179 8.5.9 实例44：建立一个带有全局平均池化层的卷积神经网络 180 8.5.10 练习题 183 8.6 反卷积神经网络 183 8.6.1 反卷积神经网络的应用场景 184 8.6.2 反卷积原理 184 8.6.3 实例45：演示反卷积的操作 185 8.6.4 反池化原理 188 8.6.5 实例46：演示反池化的操作 189 8.6.6 实例47：演示gradients基本用[0法0] 192 8.6.7 实例48：使用gradients对多个式子求多变量偏导 192 8.6.8 实例49：演示梯度停止的实现 193 8.7 实例50：用反卷积技术复原卷积网络各层图像 195 8.8 善用函数封装库 198 8.8.1 实例51：使用函数封装库重写CIFAR卷积网络 198 8.8.2 练习题 201 8.9 深度[0学0]习的模型训练技巧 201 8.9.1 实例52：[0优0]化卷积核技术的演示 201 8.9.2 实例53：多通道卷积技术的演示 202 8.9.3 批量归一化 204 8.9.4 实例54：为CIFAR图片分类模型添加BN 207 8.9.5 练习题 209 [0第0]9章 循环神经网络——具有记忆功能的网络 210 9.1 了解RNN的工作原理 210 9.1.1 了解人的记忆原理 210 9.1.2 RNN网络的应用[0领0]域 212 9.1.3 正向传播过程 212 9.1.4 随时间反向传播 213 9.2 简单RNN 215 9.2.1 实例55：简单循环神经网络实现——裸写一个退位减[0法0]器 215 9.2.2 实例56：使用RNN网络拟合回声信号序列 220 9.3 循环神经网络（RNN）的改进 225 9.3.1 LSTM网络介绍 225 9.3.2 窥视孔连接（Peephole） 228 9.3.3 带有映射输出的STMP 230 9.3.4 基于梯度剪辑的cell 230 9.3.5 GRU网络介绍 230 9.3.6 Bi-RNN网络介绍 231 9.3.7 基于神经网络的时序类分类CTC 232 9.4 TensorFlow实战RNN 233 9.4.1 TensorFlow中的cell类 233 9.4.2 通过cell类构建RNN 234 9.4.3 实例57：构建单层LSTM网络对MNIST数据集分类 239 9.4.4 实例58：构建单层GRU网络对MNIST数据集分类 240 9.4.5 实例59：创建动态单层RNN网络对MNIST数据集分类 240 9.4.6 实例60：静态多层LSTM对MNIST数据集分类 241 9.4.7 实例61：静态多层RNN-LSTM连接GRU对MNIST数据集分类 242 9.4.8 实例62：动态多层RNN对MNIST数据集分类 242 9.4.9 练习题 243 9.4.10 实例63：构建单层动态[0[0双0]0]向RNN对MNIST数据集分类 243 9.4.11 实例64：构建单层静态[0[0双0]0]向RNN对MNIST数据集分类 244 9.4.12 实例65：构建多层[0[0双0]0]向RNN对MNIST数据集分类 246 9.4.13 实例66：构建动态多层[0[0双0]0]向RNN对MNIST数据集分类 247 9.4.14 初始化RNN 247 9.4.15 [0优0]化RNN 248 9.4.16 实例67：在GRUCell中实现LN 249 9.4.17 CTC网络的loss——ctc_loss 251 9.4.18 CTCdecoder 254 9.5 实例68：利用BiRNN实现语音识别 255 9.5.1 语音识别背景 255 9.5.2 获取并整理样本 256 9.5.3 训练模型 265 9.5.4 练习题 272 9.6 实例69：利用RNN训练语言模型 273 9.6.1 准备样本 273 9.6.2 构建模型 275 9.7 语言模型的系统[0学0]习 279 9.7.1 统计语言模型 279 9.7.2 词向量 279 9.7.3 word2vec 281 9.7.4 实例70：用CBOW模型训练自己的word2vec 283 9.7.5 实例71：使用指定侯选采样本训练word2vec 293 9.7.6 练习题 296 9.8 处理Seq2Seq任务 296 9.8.1 Seq2Seq任务介绍 296 9.8.2 Encoder-Decoder框架 297 9.8.3 实例72：使用basic_rnn_seq2seq拟合曲线 298 9.8.4 实例73：预测[0当0]天的股票价格 306 9.8.5 基于注意力的Seq2Seq 310 9.8.6 实例74：基于Seq2Seq注意力模型实现中英文 [1机1] 器翻译 313 9.9 实例75：制作一个简单的聊天 [1机1] 器人 339 9.9.1 构建项目框架 340 9.9.2 准备聊天样本 340 9.9.3 预处理样本 340 9.9.4 训练样本 341 9.9.5 测试模型 342 9.10 时间序列的高级接口TFTS 344 [0第0]10章 自编码网络——能够自[0学0]习样本特征的网络 346 10.1 自编码网络介绍及应用 346 10.2 简单的自编码网络 347 10.3 自编码网络的代码实现 347 10.3.1 实例76：提取图片的特征，并利用特征还原图片 347 10.3.2 线性解码器 351 10.3.3 实例77：提取图片的二维特征，并利用二维特征还原图片 351 10.3.4 实例78：实现卷积网络的自编码 356 10.3.5 练习题 358 10.4 去噪自编码 359 10.5 去噪自编码网络的代码实现 359 10.5.1 实例79：使用去噪自编码网络提取MNIST特征 359 10.5.2 练习题 363 10.6 栈式自编码 364 10.6.1 栈式自编码介绍 364 10.6.2 栈式自编码在深度[0学0]习中的意义 365 10.7 深度[0学0]习中自编码的常用方[0法0] 366 10.7.1 代替和级联 366 10.7.2 自编码的应用场景 366 10.8 去噪自编码与栈式自编码的综合实现 366 10.8.1 实例80：实现去噪自编码 367 10.8.2 实例81：添加模型存储支持分布训练 375 10.8.3 小心分布训练中的“坑” 376 10.8.4 练习题 377 10.9 变分自编码 377 10.9.1 什么是变分自编码 377 10.9.2 实例82：使用变分自编码模拟生成MNIST数据 377 10.9.3 练习题 384 10.10 条件变分自编码 385 10.10.1 什么是条件变分自编码 385 10.10.2 实例83：使用标签指导变分自编码网络生成MNIST数据 385 [0第0]3篇 深度[0学0]习进阶 [0第0]11章 深度神经网络 392 11.1 深度神经网络介绍 392 11.1.1 深度神经网络起源 392 11.1.2 经典模型的特点介绍 393 11.2 GoogLeNet模型介绍 394 11.2.1 MLP卷积层 394 11.2.2 全局均值池化 395 11.2.3 Inception 原始模型 396 11.2.4 Inception v1模型 396 11.2.5 Inception v2模型 397 11.2.6 Inception v3模型 397 11.2.7 Inception v4模型 399 11.3 残差网络（ResNet） 399 11.3.1 残差网络结构 399 11.3.2 残差网络原理 400 11.4 Inception-ResNet-v2结构 400 11.5 TensorFlow中的图片分类模型库——slim 400 11.5.1 获取models中的slim模块代码 401 11.5.2 models中的Slim目录结构 401 11.5.3 slim中的数据集处理 403 11.5.4 实例84：利用slim读取TFRecord中的数据 405 11.5.5 在slim中训练模型 407 11.6 使用slim中的深度网络模型进行图像的识别与检测 410 11.6.1 实例85：调用Inception_ResNet_v2模型进行图像识别 410 11.6.2 实例86：调用VGG模型进行图像检测 413 11.7 实物检测模型库——Object Detection API 417 11.7.1 准备工作 418 11.7.2 实例87：调用Object Detection API进行实物检测 421 11.8 实物检测[0领0]域的相关模型 425 11.8.1 RCNN基于卷积神经网络特征的区域方[0法0] 426 11.8.2 SPP-Net：基于空间金字塔池化的[0优0]化RCNN方[0法0] 426 11.8.3 Fast-R-CNN快速的RCNN模型 426 11.8.4 YOLO：能够一次性预测多个位置和类别的模型 427 11.8.5 SSD：比YOLO更快更准的模型 428 11.8.6 YOLO2：YOLO的升级版模型 428 11.9 [1机1] 器自己设计的模型（NASNet） 428 [0第0]12章 对抗神经网络（GAN） 430 12.1 GAN的理论[0知0]识 430 12.1.1 生成式模型的应用 431 12.1.2 GAN的训练方[0法0] 431 12.2 DCGAN——基于深度卷积的GAN 432 12.3 InfoGAN和ACGAN：指定类别生成模拟样本的GAN 432 12.3.1 InfoGAN：带有隐含信息的GAN 432 12.3.2 AC-GAN：带有辅助分类信息的GAN 433 12.3.3 实例88：构建InfoGAN生成MNIST模拟数据 434 12.3.4 练习题 440 12.4 AEGAN：基于自编码器的GAN 441 12.4.1 AEGAN原理及用途介绍 441 12.4.2 实例89：使用AEGAN对MNIST数据集压缩特征及重建 442 12.5 WGAN-GP：更容易训练的GAN 447 12.5.1 WGAN：基于推土 [1机1] 距离原理的GAN 448 12.5.2 WGAN-GP：带梯度惩罚项的WGAN 449 12.5.3 实例90：构建WGAN-GP生成MNIST数据集 451 12.5.4 练习题 455 12.6 LSGAN（小乘二GAN）：具有WGAN 同样效果的GAN 455 12.6.1 LSGAN介绍 455 12.6.2 实例91：构建LSGAN生成MNIST模拟数据 456 12.7 GAN-cls：具有匹配感[0知0]的判别器 457 12.7.1 GAN-cls的具体实现 458 12.7.2 实例92：使用GAN-cls技术实现生成标签匹配的模拟数据 458 12.8 SRGAN——适用于[0超0]分辨率重建的GAN 461 12.8.1 [0超0]分辨率技术 461 12.8.2 实例93：ESPCN实现MNIST数据集的[0超0]分辨率重建 463 12.8.3 实例94：ESPCN实现flowers数据集的[0超0]分辨率重建 466 12.8.4 实例95：使用残差网络的ESPCN 472 12.8.5 SRGAN的原理 477 12.8.6 实例96：使用SRGAN实现flowers数据集的[0超0]分辨率修复 477 12.9 GAN网络的高级接口TFGAN 485 12.10 总结 486 |
《Python数据科学实战指南》 内容简介： 在当今信息爆炸的时代，数据已成为驱动商业决策、科学研究乃至社会进步的核心要素。掌握数据分析、可视化和建模的能力，已不再是少数专业人士的专属技能，而是越来越多人必备的核心竞争力。《Python数据科学实战指南》旨在为广大读者提供一套系统、全面且极具实践性的Python数据科学入门与进阶的学习路径。本书从零开始，循序渐进，通过大量贴合实际的应用案例，帮助读者快速掌握Python在数据科学领域的强大工具和核心技术，从而能够独立完成从数据获取、清洗、分析到模型构建和结果呈现的全过程。 本书共分为四个主要部分，层层递进，确保读者能够牢固掌握各项知识点并融会贯通。 第一部分：Python数据科学基础 本部分是整个学习旅程的基石。我们首先会引导读者快速熟悉Python语言的基础语法，包括变量、数据类型、运算符、控制流（条件语句、循环语句）以及函数等。即使是初学者，也能通过本部分快速上手，建立起编程的基本概念。 随后，我们将重点介绍Python在数据科学领域两大核心库：NumPy和Pandas。NumPy以其高效的多维数组对象和数学函数库，为我们进行数值计算奠定了坚实的基础。读者将学习如何创建和操作NumPy数组，理解其广播机制，并掌握常用的数学统计函数。 Pandas库则是数据科学领域不可或缺的数据处理和分析利器。本书将详细讲解Pandas的Series和DataFrame对象，这是进行结构化数据操作的核心。读者将学习如何进行数据的读取与写入（如CSV、Excel文件），如何进行数据的索引、切片与选择，如何进行缺失值处理、数据类型转换，以及如何进行数据的合并、连接与分组聚合等关键操作。通过 Pandas，我们将学会如何将原始、杂乱的数据转化为干净、规整、可用于分析的数据集。 第二部分：数据可视化与探索性数据分析 理解数据的本质离不开直观的展示。本部分将聚焦于数据可视化技术，帮助读者通过图表将数据中的模式、趋势和异常值清晰地呈现出来。我们将重点介绍Matplotlib和Seaborn这两个强大的可视化库。 Matplotlib作为Python的底层绘图库，为我们提供了高度的灵活性。读者将学习如何绘制各种基本图表，如折线图、散点图、柱状图、饼图等，并掌握如何自定义图表的标题、轴标签、图例、颜色、线条样式等，以达到最佳的表达效果。 Seaborn则是在Matplotlib基础上构建的高级统计图形库，它能绘制出更美观、信息量更大的统计图表。我们将学习如何使用Seaborn快速生成复杂的统计图，例如箱线图、小提琴图、热力图、分布图等，并了解如何利用它进行数据分布的探索以及变量之间的关系可视化。 在本部分，我们还将深入讲解探索性数据分析（EDA）的流程和方法。EDA的目的是在正式建模之前，深入理解数据的特征、发现数据中的规律和潜在问题。读者将学习如何结合数据清洗、统计描述和可视化手段，对数据集进行全面的探索，从而为后续的模型构建提供有力的洞察。 第三部分：机器学习基础与模型构建 数据分析的最终目标往往是为了做出预测或决策，而机器学习正是实现这一目标的强大工具。本部分将引导读者进入机器学习的精彩世界，从基础概念入手，逐步掌握常用的机器学习算法。 我们将从监督学习开始，介绍回归和分类问题，以及与之对应的评估指标（如均方误差、准确率、召回率、F1分数等）。读者将学习如何使用Scikit-learn这一广泛应用的机器学习库来实现各种算法。 书中将详细讲解以下关键算法： 线性回归与逻辑回归： 理解线性模型的工作原理，掌握在回归和二分类问题中的应用。 决策树与随机森林： 学习基于树的模型，理解其工作机制、优缺点，以及如何通过集成学习（如随机森林）提升模型性能。 支持向量机（SVM）： 探索SVM在分类和回归问题中的强大能力，理解核函数的概念。 K近邻（KNN）： 掌握基于距离的分类与回归算法。 聚类算法（如K-Means）： 学习无监督学习中的聚类技术，用于发现数据中的自然分组。 除了算法本身，本书还将强调模型评估与选择的重要性。读者将学习如何进行数据划分（训练集、验证集、测试集），如何使用交叉验证技术来稳健地评估模型性能，以及如何进行超参数调优以获得最优模型。 第四部分：进阶实战与案例分析 在掌握了基础理论和常用算法后，本部分将通过一系列贴合实际的综合性案例，将所学知识融会贯通，并触及一些更高级的应用场景。 案例一：用户流失预测。 运用前面学到的分类算法，对用户数据进行分析，构建预测用户流失的模型，并探讨模型优化策略。 案例二：销售额预测。 结合时间序列分析和回归模型，对历史销售数据进行分析，预测未来的销售趋势。 案例三：文本情感分析。 介绍自然语言处理（NLP）的基础概念，并使用Python库进行文本预处理，构建情感分析模型。 案例四：图像识别基础。 简要介绍深度学习在图像领域的应用，并提供一些使用Python进行图像处理和特征提取的示例。 在这些案例中，读者将不仅看到算法的应用，更能学习到完整的项目流程，包括问题定义、数据收集、数据预处理、特征工程、模型选择与训练、结果解释与部署考量。本书还将简要介绍一些更先进的技术趋势，如深度学习的基本概念，为读者提供进一步深入学习的方向。 本书特色： 实践驱动： 全书贯穿大量真实世界的数据集和代码示例，让读者在动手实践中学习。 循序渐进： 内容从易到难，逻辑清晰，适合不同基础的学习者。 工具全面： 覆盖Python数据科学领域最核心、最常用的工具库。 案例丰富： 包含多个行业领域的典型案例，帮助读者理解知识的实际应用。 语言通俗： 避免使用过于晦涩的术语，力求语言的生动易懂。 无论您是想进入数据科学领域的新手，还是希望提升Python数据处理和分析能力的从业者，亦或是对通过数据洞察驱动决策感兴趣的学生，本书都将是您不可或缺的得力助手。《Python数据科学实战指南》将帮助您打开数据科学的大门，掌握驾驭数据的能力，开启一段充满价值的数据探索之旅。
用户评价
评分
这本书简直是为我量身定做的！我一直对深度学习充满兴趣，但苦于没有一个清晰的入门指南。市面上很多书要么太理论化，要么太零散，让人难以把握学习的脉络。这本书的结构设计得非常合理，从最基础的概念讲起，循序渐进地引导读者进入TensorFlow的世界。作者并没有直接抛出复杂的代码，而是先用通俗易懂的语言解释了神经网络、反向传播等核心原理，让我这个初学者也能迅速理解背后的逻辑。然后，再结合TensorFlow的API，将这些原理一一实现，这种“理论+实践”的学习方式极大地降低了学习门槛。我特别喜欢书中对每一个概念的详细阐述，以及大量的图示和代码示例，这让抽象的理论变得生动形象，也让我能够边学边练，及时巩固。即使是初学者，也能在这本书的指导下，一步步搭建起自己的第一个深度学习模型，获得满满的成就感。
评分我之前接触过一些深度学习的教程，但总感觉缺乏系统性，很多时候只能零散地学习一些技巧，而这本书彻底改变了我的看法。它不仅讲解了TensorFlow的基础知识，更深入地剖析了许多核心原理，比如不同激活函数的优缺点、优化算法的演进、正则化技术的应用等等。作者的讲解非常到位，能够清晰地解释为什么这样设计，以及这样做有什么优势。在实战部分，我更是受益匪浅。书中涉及的案例覆盖了图像识别、自然语言处理等多个热门领域，每一个案例都提供了完整的代码和详细的解释，让我能够清晰地理解模型的设计思路、数据预处理的步骤以及训练过程的调优方法。更重要的是，作者鼓励读者在理解代码的基础上进行修改和扩展，这极大地激发了我的学习兴趣和独立思考能力。这本书让我从一个“代码搬运工”变成了一个能够理解和创造深度学习模型的研究者。
评分坦白说，我之前对深度学习的认识停留在“很高深、很难学”的阶段，直到我读了这本书。作者的叙述风格非常独特，既有严谨的学术态度，又不失幽默和启发性。他善于将复杂的概念用形象的比喻来解释，让我这个非科班出身的人也能轻松理解。书中对TensorFlow的各个模块都进行了详细的介绍，包括数据管道、模型构建、训练循环、模型评估等等，让我对TensorFlow的整体架构有了清晰的认识。我尤其欣赏书中对“进阶实战”部分的投入，作者没有停留在简单的“Hello World”层面，而是带领我们深入到更具挑战性的项目，比如构建更复杂的卷积神经网络、实现循环神经网络进行文本生成等等。这些实战案例不仅让我掌握了TensorFlow的高级用法，更让我看到了深度学习在实际应用中的巨大潜力。这本书让我重新燃起了对深度学习的热情，并充满信心地迎接未来的挑战。
评分这本书的质量真的出乎我的意料！作为一本计算机与互联网领域的书籍，它在理论深度和实践广度上都做得非常出色。我一直希望能够找到一本既能打牢基础，又能跟上技术前沿的书籍，而这本《深度学习之TensorFlow：入门、原理与进阶实战》恰恰满足了我的需求。从TensorFlow的基本用法，到各种神经网络架构的原理剖析，再到不同场景下的实战应用，作者都进行了深入浅出的讲解。我特别喜欢书中关于模型调优的章节，作者详细讲解了如何处理过拟合、欠拟合等常见问题，并提供了多种有效的解决方案，这对于我在实际项目中提升模型性能至关重要。而且，书中提供的代码示例都非常规范，易于阅读和理解，方便我直接借鉴和修改。这本书不仅是我的学习工具，更是我解决实际问题的得力助手。
评分这本书的价值远不止于“入门”。在我看来，它更像是一本深度学习领域的“圣经”。作者对TensorFlow的理解和掌握达到了炉火纯青的地步，他能够将复杂的算法和模型原理娓娓道来，并将其巧妙地融入到TensorFlow的实现中。我尤其欣赏书中对“原理”部分的重视，作者并没有像某些书籍那样一笔带过，而是花费大量篇幅深入讲解了算法背后的数学原理和逻辑推导，这对于我深入理解深度学习的本质非常有帮助。在“进阶实战”方面，本书更是达到了一个令人惊叹的高度。作者不仅提供了多个高质量的实战案例，还详细解释了每个案例的设计思路、关键技术以及潜在的优化方向，这让我受益匪浅。读完这本书，我感觉自己在深度学习领域的知识体系得到了极大的升华，对TensorFlow的使用也更加得心应手。
评分内容比较新，书不错，就是误勘有点多
评分棒棒哒，
评分内容比较新，书不错，就是误勘有点多
评分给老公学习用的，很棒棒！！！
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评分棒棒哒，
评分正版，好书，朋友推荐的。
评分不错，好好学习，天天向上
评分不错，好好学习，天天向上
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