《TensorFlow机器学习》由浅入深地对TensorFlow进行了介绍，并对TensorFlow的本质、核心学习算法（线性回归、分类、聚类、隐马尔可夫模型）和神经网络的类型（自编码器、强化学习、卷积神经网络和循环神经网络）都进行了详细介绍，同时配以代码实现。 《TensorFlow机器学习》可作为人工智能、机器学习、深度学习相关行业的从业者和爱好者的重要参考书。

TensorFlow是Google所主导的机器学习框架，也是机器学习领域研究和应用的热门对象。本书主要介绍如何通过TensorFlow来构建真实世界的机器学习系统，旨在让读者学以致用，能尽快地上手项目。本书的特色是通过实例来向读者介绍TensorFlow的经典知识。本书共有12章，包含手写识别器、猫狗分类器、翻译器、文本含义查找、金融中的机器学习、医疗应用等多个实例，完整地向读者展示了实现机器学习应用的全流程。本书适合想要学习、了解TensorFlow和机器学习的读者阅读。如果读者知道基本的机器学习概念，并对Python语言有一定的了解，那么能够更加轻松地阅读本书。

TensorFlow是Google所主导的机器学习框架，也是机器学习领域研究和应用的热门对象。本书主要介绍如何通过TensorFlow来构建真实世界的机器学习系统，旨在让读者学以致用，能尽快地上手项目。本书的特色是通过实例来向读者介绍TensorFlow的经典知识。本书共有12章，包含手写识别器、猫狗分类器、翻译器、文本含义查找、金融中的机器学习、医疗应用等多个实例，完整地向读者展示了实现机器学习应用的全流程。本书适合想要学习、了解TensorFlow和机器学习的读者阅读。如果读者知道基本的机器学习概念，并对Python语言有一定的了解，那么能够更加轻松地阅读本书。

TensorFlow是Google所主导的机器学习框架，也是机器学习领域研究和应用的热门对象。 本书主要介绍如何使用TensorFlow库实现各种各样的模型，旨在降低学习门槛，并为读者解决问题提供详细的方法和指导。全书共10章，分别介绍了TensorFlow基础知识、聚类、线性回归、逻辑回归、不同的神经网络、规模化运行模型以及库的应用技巧。 本书适合想要学习和了解 TensorFlow 和机器学习的读者阅读参考。如果读者具备一定的C++和Python的经验，将能够更加轻松地阅读和学习本书。

TensorFlow是Google所主导的机器学习框架，也是机器学习领域研究和应用的热门对象。《TensorFlow机器学习项目实战》主要介绍如何使用TensorFlow库实现各种各样的模型，旨在降低学习门槛，并为读者解决问题提供详细的方法和指导。《TensorFlow机器学习项目实战》全书共10章，分别介绍了TensorFlow基础知识、聚类、线性回归、逻辑回归、不同的神经网络、规模化运行模型以及库的应用技巧。

通过具体的例子、很少的理论以及两款成熟的Python框架：Scikit-Learn和TensorFlow，作者Aurélien Géron会帮助你掌握构建智能系统所需要的概念和工具。你将会学习到各种技术，从简单的线性回归及发展到深度神经网络。每章的练习有助于你运用所学到的知识，你只需要有一些编程经验就行了。 探索机器学习，尤其是神经网络 使用Scikit-Learn全程跟踪一个机器学习项目的例子 探索各种训练模型，包括：支持向量机、决策树、随机森林以及集成方法 使用TensorFlow库构建和训练神经网络 深入神经网络架构，包括卷积神经网络、循环神经网络和深度强化学习 学习可用于训练和缩放深度神经网络的技术 运用实际的代码示例，无需了解过多的机器学习理论或算法细节

随着人工智能技术的普及和边缘计算等新兴技术的兴起，很多人工智能的应用逐渐从云端向边缘设备和终端设备转移，基于移动端设备和嵌入式设备等小型设备的人工智能应用的开发越来越重要。TensorFlow作为开源机器学习框架，提供了对不同开发环境和设备的支持。本书详细讲解了如何使用TensorFlow进行端到端机器学习应用的开发，以及使用TensorFlow Lite在小型设备（包括Android、iOS、树莓派（Raspberry Pi））上进行应用开发的要点和相应的实战案例。 本书也讲解了针对Android的硬件加速技术，以及业界流行的机器学习应用框架。本书代码基本对应TensorFlow 2.0。 本书适合没有人工智能开发经验的初学者，以及有一定相关经验并且希望在人工智能应用上更加深入了解的开发者阅读。

机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域. 本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面. 全书共16 章，大致分为3 个部分：第1 部分（第1～3 章）介绍机器学习的基础知识；第2 部分（第4～10 章）讨论一些经典而常用的机器学习方法（决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习）；第3 部分（第11～16 章）为进阶知识，内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等. 每章都附有习题并介绍了相关阅读材料，以便有兴趣的读者进一步钻研探索。 本书可作为高等院校计算机、自动化及相关专业的本科生或研究生教材，也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。

机器学习这门学科研究的是能通过经验自动改进的计算机算法，其应用从数据挖掘程序到信息过滤系统，再到自动机工具，已经非常丰富。机器学习从很多学科吸收了成果和概念，包括人工智能、概论论与数理统计、哲学、信息论、生物学、认知科学和控制论等，并以此来理解问题的背景、算法和算法中的隐含假定。 本书展示了机器学习中的核心算法和理论，并阐明了算法的过行过程。书中主要涵盖了目前机器学习中各种最实用的理论和算法，包括概念学习、决策树、神经网络、贝叶斯学习、基于实例的学习、遗传算法、规则学习、基于解释的学习和增强学习等。对每一个主题，作者不仅进行了十分详尽和直观的解释，还给出了实用的算法流程。本书被卡内基梅隆等许多大学作为机器学习课程的教材。机器学习这门学科研究的是能通过经验自动改进的计算机算法，其应用从数据挖掘程序到信息过滤系统，再到自动机工具，已经非常丰富。机器学习从...(展开全部)

本书展示了机器学习中核心的算法和理论，并阐明了算法的运行过程。综合了许多的研究成果，例如统计学、人工智能、哲学、信息论、生物学、认知科学、计算复杂性和控制论等，并以此来理解问题的背景、算法和其中的隐含假定。 本书可作为计算机专业 本科生、研究生 教材，也可作为相关领域研究人员、教师的参考书。