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章介绍支持向量机(SVM)算法;第5章介绍如何使用数值度量、文本度量和归一化距离函数实现最近邻域算法;第6章讲述如何使用TensorFlow实现神经网络算法;第7章阐述TensorFlow实现的各种文本处理算法。第8章扩展神经网络算法;第9,解释在TensorFlow中如何实现递归神经网络(RNN)算法;第10章介绍TensorFlow产品级用例和tips;第11章展示TensorFlow如何实现k-means算法、遗传算法和解决常微分方程(ODE)等。


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