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

作者:张力柯出版社:电子工业出版社出版时间:2020年02月
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编号：166-Java吧资源免费-X0032【Java吧 java8.com】


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目录：
, U9 [; b2 A5 L7 i; ?, t* c

7 Q+ s: }$ y6 y$ K1 i

- G3 v$ t. Y8 J8 S' N8 y& g上篇
第1章 机器学习的HELLO WORLD 2
1.1 机器学习简介 2
9 u$ z. R1 d5 _0 f; P& O1.2 机器学习应用的核心开发流程 3
9 Q* i. Y- U8 t# s$ k& E$ r# b" ^: }1.3 从代码开始 6
" P" }+ B) G/ B  U# T  g& a/ k1.3.1 搭建环境 6
+ w2 }+ W- [: R: W7 k+ @) L$ z1.3.2 一段简单的代码 7
# a1 k5 i% _0 F* h1.4 本章小结 9
1.5 本章参考文献 9
& |* ?/ v& N' S* X: ]/ j
第2章 手工实现神经网络 10
+ K; R8 Z1 Q' {: Q9 z3 h2.1 感知器 10
, ]4 ]( Y6 N2 t) R% [2.1.1 从神经元到感知器 10
2.1.2 实现简单的感知器 12
4 D. M! S+ m) N$ T$ k' V3 K1 g3 ?2.2 线性回归、梯度下降及实现 15
9 v6 Q+ ^: T8 i7 `# m9 f2.2.1 分类的原理 15
3 O. x0 g, a1 k7 k6 V( L2 ?2.2.2 损失函数与梯度下降 16
9 j% |" y  Z# `) [1 c0 z2.2.3 神经元的线性回归实现 18
5 K" o- z& D6 m9 ~# }, @+ q2.3 随机梯度下降及实现 21
1 {7 X9 u8 z- X* P4 t, C2.4 单层神经网络的Python实现 23
3 j3 [2 G& b6 o. p9 J9 M2.4.1 从神经元到神经网络 23
2.4.2 单层神经网络：初始化 25
! y6 a( E  o6 J! N6 n2.4.3 单层神经网络：核心概念 27
9 Z: f$ F2 M) \: C( b- D1 Z2 o2.4.4 单层神经网络：前向传播 28
: R  A  j- t  W& g! E1 g' A2.4.5 单层神经网络：反向传播 29
2.4.6 网络训练及调整 34
2 Q, ^: T0 Q4 ^- z2 h2.5 本章小结 38
2.6 本章参考文献 38

; s0 I' W4 C  P8 [" Z- G) x第3章 上手KERAS 39
3.1 Keras简介 39
3.2 Keras开发入门 40
/ T1 c& t& C1 ]6 h# N3.2.1 构建模型 40
, x9 }9 H  i7 L3.2.2 训练与测试 42
- N/ E: n8 S9 l7 c4 z4 a% A/ q3.3 Keras的概念说明 44
3.3.1 Model 44
3.3.2 Layer 48
) C, \  Y7 b# {, g0 B( L3.3.3 Loss 65
3.4 再次代码实战 70
3.4.1 XOR运算 70
+ i: e( s2 D: @1 {% _3.4.2 房屋价格预测 73
3.5 本章小结 75
7 s6 O% ^. J: r4 ]% J3.6 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
- Y( H* C, h9 m+ F3 a/ K2 K1 Z4.1 机器学习框架之sklearn简介 77
) o0 U+ }& O5 b9 a9 J1 P4 O% Y4.1.1 安装sklearn 78
* m: V, y) p& H+ O, J4.1.2 sklearn中的常用模块 78
0 |( ]" N1 Q% }  Y3 c! j. v6 O. b% Q4.1.3 对算法和模型的选择 79
4.1.4 对数据集的划分 80
% h( X8 s! i; {6 U  G: D) h4.2 初识分类算法 80
4.2.1 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 o  S+ x0 ?1 N$ h( {4.3 决策树 90
6 N, a8 X1 [/ b) N$ s& {4.3.1 算法介绍 90
4.3.2 决策树的原理 91
6 a6 v7 \. A" i) Z- y4.3.3 实例演练 96
7 f" M+ C, C" r4.3.4 决策树优化 99
4.4 线性回归 101
' v& a) K2 S1 b* P4.4.1 算法介绍 101
4.4.2 实例演练 101
) ?: a8 x( F; ]! ~/ l) c! L$ P3 A4.5 逻辑回归 102
4.5.1 算法介绍 102
4.5.2 多分类问题与实例演练 107
4.6 神经网络 108
4.6.1 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
4.7 本章小结 120
; `0 W+ |! b& `9 U0 d8 C/ V4.8 本章参考文献 120
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下篇
第5章 推荐系统基础 122
8 \" s7 f( v& O3 Y  K5.1 推荐系统简介 122
5.2 相似度计算 124
$ x) T8 ~* s0 |, X5.3 协同过滤 125
5.3.1 基于用户的协同过滤 126
8 V+ V* M5 s6 j$ f- {5.3.2 基于物品的协同过滤 128
. \" i5 l; a/ e3 k4 u5.3.3 算法实现与案例演练 129
0 J7 p! _( _7 @; p5.4 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
5.5.1 探索-利用困境的问题 135
5.5.2 Wide＆Deep模型 137
5.5.3 交叉特征 137
) Z& }% f1 b( h& ~* x) u+ s5.6 本章小结 145
. M4 `  O1 ]3 `2 K( [5.7 本章参考文献 145
1 {) ~9 j+ P) V3 j8 J$ ]+ f, ]9 x
; B" \6 c, w1 a, Q, I第6章 项目实战：聊天机器人 146
6.1 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
4 G4 \8 k2 R+ H: W& D6.2.2 NLP中的单词处理 150
6.2.3 循环神经网络简介 153
9 j0 k  n' C3 t# }. P8 M) v6.2.4 LSTM网络简介 154
* P9 w1 f- v7 l6.3 Seq2Seq原理介绍及实现 157
6.3.1 Seq2Seq原理介绍 157
- t; U! C# N- F4 L0 S1 C6.3.2 用Keras实现Seq2Seq算法 158
& R+ g; O$ u2 ?/ c6.4 Attention 173
6.4.1 Seq2Seq的问题 174
# t* `4 y$ M  `4 [7 _6.4.2 Attention的工作原理 175
6.4.3 Attention在Keras中的实现 178
6.4.4 Attention示例 180
5 H0 A& P2 {. t1 v3 N6.5 本章小结 185
% i& R6 f1 k# T. ?2 X$ a" M" G6 g6.6 本章参考文献 185

" X. ?" g# \4 h- K第7章 图像分类实战 187
7.1 图像分类与卷积神经网络 187
5 L$ O6 j! c$ q7.1.1 卷积神经网络的历史 187
7.1.2 图像分类的3个问题 188
$ R8 Q6 ^; v7 M7.2 卷积神经网络的工作原理 190
6 }3 p; s/ R- w  c5 q& m9 a" a% r7.2.1 卷积运算 191
7.2.2 传统图像处理中的卷积运算 193
3 E9 ^( l: Q; g7.2.3 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
7.4 优化策略 209
7.4.1 数据增强 210
4 n$ B# }% U$ |! I. Z: @5 a/ O7.4.2 ResNet 214
7.5 本章小结 216
7.6 本章参考文献 217

& o* F1 r' ]- ?5 v5 }- p第8章 目标识别 218
8.1 CNN的演化 218
8.1.1 CNN和滑动窗口 218
# a$ w1 {+ O8 {4 o8 x8.1.2 RCNN 220
5 B7 I, x8 @" g3 G" i8.1.3 从Fast RCNN到Faster RCNN 223
7 c  g0 P6 f: a2 i) a. }3 n8.1.4 Faster RCNN核心代码解析 228
8 A6 H" S# ~( F' v+ ?# ~1 }8.2 YOLO 242
  S# r% U, G' z+ n* p, }- u8.2.1 YOLO v1 242
1 @7 [8 G+ U' P& g9 K' r" P8.2.2 YOLO v2 248
% e% S+ H* L" U& n6 ~6 V3 d, ~8.2.3 YOLO v3 251
5 B4 p$ x1 I5 _8 A' E8.3 YOLO v3的具体实现 253
* t# f- T1 S5 _  j% I, P. Z' e8.3.1 数据预处理 253
' g) u7 d& {! M( c: y3 d8.3.2 模型训练 260
" m; v* F, b$ p; Z! e8.4 本章小结 293
1 `6 L& n# k3 x/ m7 v1 I' M3 J8.5 本章参考文献 294
4 d3 i* M# e1 i% A' Z8 g
2 t0 K, B, p# b+ x' N) m+ s第9章 模型部署与服务 296
' |7 i) s0 k! _) Z9 U/ C  c9.1 生产环境中的模型服务 296
9.2 TensorFlow Serving的应用 299
9.2.1 转换Keras模型 299
2 P4 Q: V1 N7 V" u9.2.2 TensorFlow Serving部署 302
9.2.3 接口验证 303
- k. g! f, ]+ }/ o/ h! Y9.3 本章小结 307
9.4 本章参考文献 308
/ {+ u( L: \4 Y! q0 q8 u

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