程序员的AI书：从代码开始 PDF 电子书 X0032

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Java电子书：程序员的AI书：从代码开始   PDF 电子书 Java吧 java8.com

' P" V# K7 A* P5 x! Q作者:张力柯出版社:电子工业出版社出版时间:2020年02月

7 {1 L& v* v; X1 S0 B' v编号：166-Java吧资源免费-X0032【Java吧 java8.com】

7 a7 ^( \- ?- f0 Q6 W7 M# @) D3 U- h
' O. Z! P- ?. \1 I
目录：

0 k8 ~8 M7 b+ C) v* y2 ~- S& ^/ Q: U
$ f/ n# ]% M  v1 w! k4 V# h8 P. z
上篇
  S% \% L5 e: Z. y4 s1 ~( f, q& u5 v8 L第1章 机器学习的HELLO WORLD 2
1.1 机器学习简介 2
1 x+ E5 a4 L. T1.2 机器学习应用的核心开发流程 3
) s% t/ [! K' c8 k6 H0 `0 X" `% P1.3 从代码开始 6
1.3.1 搭建环境 6
6 m( R: K) N% r1.3.2 一段简单的代码 7
1.4 本章小结 9
: f2 ^( s, P$ T' P+ Q4 f7 j8 w3 N1.5 本章参考文献 9

$ T8 P3 D! G  t  e, t( n: e第2章 手工实现神经网络 10
3 ]) t. _8 F+ w* p( M2.1 感知器 10
& X' F( X* V# t% f  m: ^2.1.1 从神经元到感知器 10
2.1.2 实现简单的感知器 12
2.2 线性回归、梯度下降及实现 15
; d! C5 f: U- X* Q. c& X6 u2.2.1 分类的原理 15
2.2.2 损失函数与梯度下降 16
3 \/ p4 w0 i$ U$ l0 \  ^( ?: |2.2.3 神经元的线性回归实现 18
2.3 随机梯度下降及实现 21
2.4 单层神经网络的Python实现 23
. J9 t* x" W2 j. |' J2 g2.4.1 从神经元到神经网络 23
2.4.2 单层神经网络：初始化 25
* e5 @5 R3 N7 K! w2.4.3 单层神经网络：核心概念 27
2.4.4 单层神经网络：前向传播 28
2.4.5 单层神经网络：反向传播 29
* l/ I- B) {1 M8 \2.4.6 网络训练及调整 34
$ N  y8 r2 ~; |, w7 d# E2 s2 P7 Y$ n2.5 本章小结 38
2.6 本章参考文献 38
- |$ {+ C7 w- z% d
6 D& a" k" Q" E, A7 P第3章 上手KERAS 39
$ D! B  s) ]: {+ [, Y8 C0 Q3.1 Keras简介 39
3.2 Keras开发入门 40
3.2.1 构建模型 40
3.2.2 训练与测试 42
1 z& Z$ d7 X) I3.3 Keras的概念说明 44
( a) W: a, k. P* T# Z7 `3.3.1 Model 44
3.3.2 Layer 48
3.3.3 Loss 65
3.4 再次代码实战 70
3.4.1 XOR运算 70
3.4.2 房屋价格预测 73
" \* o. P# Z/ X3 j/ O( k3.5 本章小结 75
3.6 本章参考文献 76

第4章 预测与分类：简单的机器学习应用 77
) z8 ]& ~. m- r* B4.1 机器学习框架之sklearn简介 77
; t2 c* ?3 Y' C4.1.1 安装sklearn 78
4.1.2 sklearn中的常用模块 78
% O: z/ M0 \9 c( l7 S9 U- ?) }4.1.3 对算法和模型的选择 79
# K8 @+ n: y* m' n/ y4.1.4 对数据集的划分 80
2 p# M! D* H% d# r; t5 M4.2 初识分类算法 80
  z- R6 @5 N$ m4 N+ c4.2.1 分类算法的性能度量指标 81
4.2.2 朴素贝叶斯分类及案例实现 86
4.3 决策树 90
7 ~' ~" Z; I$ p& O, j; K4.3.1 算法介绍 90
4.3.2 决策树的原理 91
4.3.3 实例演练 96
; _4 n! K$ [& `/ S- v4.3.4 决策树优化 99
5 x" ~" f9 S& l! d# m3 l$ M" M4.4 线性回归 101
: T- x3 \' b: B4.4.1 算法介绍 101
4.4.2 实例演练 101
4.5 逻辑回归 102
! p# a% x/ a7 N: R1 t4.5.1 算法介绍 102
( D& E5 x/ t( y; `4.5.2 多分类问题与实例演练 107
/ G1 n7 _0 ~# r0 M4.6 神经网络 108
8 o: _+ @4 w9 C8 ~- Q4 U% V4.6.1 神经网络的历史 108
4.6.2 实例演练 114
4.6.3 深度学习中的一些算法细节 117
6 d6 b+ Q9 L& u! F. j4.7 本章小结 120
4.8 本章参考文献 120
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6 v, j5 q% Y# m8 `" d7 k- [下篇
第5章 推荐系统基础 122
5.1 推荐系统简介 122
5.2 相似度计算 124
5.3 协同过滤 125
5.3.1 基于用户的协同过滤 126
1 ]0 S0 }7 G6 N+ M5.3.2 基于物品的协同过滤 128
5.3.3 算法实现与案例演练 129
5.4 LR模型在推荐场景下的应用 131
5.5 多模型融合推荐模型：Wide＆Deep模型 135
2 c2 T$ W; \& r  \7 g9 @5.5.1 探索-利用困境的问题 135
( x- w6 X8 u2 M4 Y7 v5.5.2 Wide＆Deep模型 137
3 y, u/ s$ y# J, c# Q: m5.5.3 交叉特征 137
9 ]+ T2 G7 }7 m& M5.6 本章小结 145
5.7 本章参考文献 145

9 E7 I  f0 J$ x. W6 w( ]$ ^! S第6章 项目实战：聊天机器人 146
  L: ^5 K' L/ f( u0 x' V. F& n6.1 聊天机器人的发展历史 146
6.2 循环神经网络 148
6.2.1 Slot Filling 148
6.2.2 NLP中的单词处理 150
& U# [9 D# U/ y+ s2 i6.2.3 循环神经网络简介 153
" ?7 l- d  w* ]( P/ C- K6.2.4 LSTM网络简介 154
6.3 Seq2Seq原理介绍及实现 157
8 i; h4 S; |* K1 Q; y6.3.1 Seq2Seq原理介绍 157
  Z& T+ ?! Q0 E: D6.3.2 用Keras实现Seq2Seq算法 158
" c. w+ ]6 e/ K9 o- ~+ A6.4 Attention 173
; S( n4 [( p7 C+ e8 M6 A1 N6.4.1 Seq2Seq的问题 174
6.4.2 Attention的工作原理 175
: u6 c5 ^) r  w$ {1 M, F6.4.3 Attention在Keras中的实现 178
: O- G( O3 g- m% b7 {) E6.4.4 Attention示例 180
$ {, Z- c9 F% W" e# _6 u1 R6.5 本章小结 185
: Q2 g4 M4 }$ c, e6.6 本章参考文献 185

第7章 图像分类实战 187
7.1 图像分类与卷积神经网络 187
7.1.1 卷积神经网络的历史 187
7.1.2 图像分类的3个问题 188
% U0 |9 a. ?* f. q+ h2 p/ Z7.2 卷积神经网络的工作原理 190
7.2.1 卷积运算 191
7.2.2 传统图像处理中的卷积运算 193
$ U5 \8 U+ D" D' ]' J. f) Q$ j7.2.3 Pooling 195
7.2.4 为什么卷积神经网络能达到较好的效果 197
7.3 案例实战：交通图标分类 200
7.3.1 交通图标数据集 200
7.3.2 卷积神经网络的Keras实现 202
& ]* |3 b. f" G7.4 优化策略 209
  q) q) K. L. o+ c( m7.4.1 数据增强 210
! O0 [" Q% z2 e7.4.2 ResNet 214
7.5 本章小结 216
7.6 本章参考文献 217

第8章 目标识别 218
8.1 CNN的演化 218
) g) v% l1 R% |. H3 U8.1.1 CNN和滑动窗口 218
8.1.2 RCNN 220
8.1.3 从Fast RCNN到Faster RCNN 223
* l+ M- X+ r7 w, V& z) G) y8.1.4 Faster RCNN核心代码解析 228
8.2 YOLO 242
8.2.1 YOLO v1 242
1 `  a& L' x  A& {1 t# Z% N" e/ v8.2.2 YOLO v2 248
2 N. Y+ ?% e( Z4 ^: v4 M8 g* }8.2.3 YOLO v3 251
8.3 YOLO v3的具体实现 253
8.3.1 数据预处理 253
' K/ B* |( y* P' D" @: e; k* a8.3.2 模型训练 260
! K2 i! C8 i$ E# \! E* K% {6 x7 X8.4 本章小结 293
8.5 本章参考文献 294
2 ^. K" s. K: m6 W! G+ O( f
" V6 J8 N7 s5 A, [6 S6 q+ {+ a第9章 模型部署与服务 296
3 R- F1 f" |1 [3 T, {! B9.1 生产环境中的模型服务 296
9.2 TensorFlow Serving的应用 299
; M: o" c6 x0 C9.2.1 转换Keras模型 299
9.2.2 TensorFlow Serving部署 302
% |7 U* g8 B2 b+ f, |9.2.3 接口验证 303
% j6 ^- f7 Z8 q, r2 ]1 R3 q9.3 本章小结 307
9.4 本章参考文献 308
! S" N/ q1 M2 u8 z# N: V

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