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

/ i" O, P- F# X$ a% L. h. A2 ]作者:张力柯出版社:电子工业出版社出版时间:2020年02月
& b3 V/ i& |, \. F% t7 {  e
编号：166-Java吧资源免费-X0032【Java吧 java8.com】
+ X% r2 M! x% Y% t" e, q6 J# a
! N9 G( e1 ~/ E; b" }
6 j) `; d% A! C8 p3 s
目录：

6 M! z2 K0 g0 n+ v! G
+ w" _) j0 b$ Q& q
8 U9 ]9 M) D: W上篇
第1章 机器学习的HELLO WORLD 2
1.1 机器学习简介 2
1.2 机器学习应用的核心开发流程 3
0 j$ l! e/ Q$ U1.3 从代码开始 6
1 H) K4 z% X* T, c! {1.3.1 搭建环境 6
3 w5 r: o5 i$ o. z4 [1.3.2 一段简单的代码 7
1.4 本章小结 9
( P# u6 K! d9 D6 C1.5 本章参考文献 9

0 q2 ^  y; E1 X第2章 手工实现神经网络 10
$ S4 B# V- V& r5 m2.1 感知器 10
2.1.1 从神经元到感知器 10
2 i2 d2 c5 P  S+ X$ j3 X2.1.2 实现简单的感知器 12
2.2 线性回归、梯度下降及实现 15
3 n  y" a- z4 B) ~* \7 g2.2.1 分类的原理 15
# N, E4 S3 ~1 E9 ^9 P' b2.2.2 损失函数与梯度下降 16
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
, S" t. ^! T) J; [1 w2 r2.4 单层神经网络的Python实现 23
0 c) @2 h# C: C8 o* Y* t5 [& t2.4.1 从神经元到神经网络 23
4 f6 w+ A7 e: n8 K; ?8 i6 T2.4.2 单层神经网络：初始化 25
7 z0 l- C, Q8 m: v2.4.3 单层神经网络：核心概念 27
; Y- J# j3 D5 N& ]. Y6 t# |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
5 ~2 w: T. E: c: y4 L. V% A" k2.4.6 网络训练及调整 34
0 P6 h) e" a- r8 P2.5 本章小结 38
2.6 本章参考文献 38

2 F) F/ k5 e9 B! }+ o第3章 上手KERAS 39
" N8 T; B9 h0 S! {8 a/ n" ~6 I8 p3.1 Keras简介 39
$ {! j$ x/ ?* S/ c5 U3.2 Keras开发入门 40
& C+ H1 H- H2 K0 t4 R3 p3.2.1 构建模型 40
3.2.2 训练与测试 42
* M+ F- |3 a5 h8 ]6 U/ D) N/ t3 L- a3.3 Keras的概念说明 44
$ F+ S8 Y, H* K$ {' j7 l3.3.1 Model 44
$ n6 M+ H, O: ~3 S4 H- N3.3.2 Layer 48
3.3.3 Loss 65
  F( ^3 X3 K5 y3.4 再次代码实战 70
3.4.1 XOR运算 70
$ D* `% ~& t5 \- H( Z) I4 W3.4.2 房屋价格预测 73
& W5 f9 g2 e& |' h3.5 本章小结 75
3.6 本章参考文献 76
) g6 m1 |: j/ w# o; V+ G2 S
& X, x: h" M# T& q第4章 预测与分类：简单的机器学习应用 77
( G2 q4 Z3 X/ W" T- Y3 j9 ^# e4.1 机器学习框架之sklearn简介 77
, A, B8 U; N0 s4.1.1 安装sklearn 78
4.1.2 sklearn中的常用模块 78
$ i4 ~: A& ]& w+ w5 L. m4.1.3 对算法和模型的选择 79
4.1.4 对数据集的划分 80
- L, ^4 c) y0 N, G0 c4.2 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
4.3 决策树 90
4.3.1 算法介绍 90
- m, N+ D, Y0 L- x) R4.3.2 决策树的原理 91
* N3 l6 B  O: `% r" ?7 _: W4.3.3 实例演练 96
+ i; b6 A9 k4 D# r* ~6 f4.3.4 决策树优化 99
4.4 线性回归 101
7 L# I7 p5 O9 G! \* T4.4.1 算法介绍 101
4.4.2 实例演练 101
) B) r; b: R3 E$ [3 @5 u% g) V4.5 逻辑回归 102
* f* }# v, c/ q/ a" \4.5.1 算法介绍 102
3 O, L7 e2 K9 C4.5.2 多分类问题与实例演练 107
, d7 r5 d( i" h) b: r+ i4.6 神经网络 108
* ^& M- ]$ {( I2 B3 ^4.6.1 神经网络的历史 108
4.6.2 实例演练 114
0 }5 @6 U" C/ D9 l: ?+ Z4.6.3 深度学习中的一些算法细节 117
, X1 g$ U& R6 H3 K* c* S  n2 o4.7 本章小结 120
4.8 本章参考文献 120
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, y) K  x  z- \5 q& _下篇
第5章 推荐系统基础 122
5.1 推荐系统简介 122
2 l2 z+ X% |% A% [  B. H5.2 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
5.3.2 基于物品的协同过滤 128
0 M/ l7 t0 T* x6 q9 j/ d1 h5.3.3 算法实现与案例演练 129
+ ^! f- p5 B% h( u1 F% i. T5.4 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
6 ~- e5 i6 N3 v! L& i2 u5.5.1 探索-利用困境的问题 135
7 V* M- U1 S3 p+ E7 P, o/ \' V3 ?5.5.2 Wide＆Deep模型 137
5.5.3 交叉特征 137
- U. q6 |: v) M5 w6 a& N5.6 本章小结 145
9 p; }# b2 m1 d& L5.7 本章参考文献 145

. D9 a9 j, C2 M4 {! f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
# h; P  a( k3 F6 r8 I$ l2 s6.2.2 NLP中的单词处理 150
9 I4 Q6 C! I3 l) v2 m6.2.3 循环神经网络简介 153
4 ]2 Q. a5 l" h1 B% \& f6.2.4 LSTM网络简介 154
6.3 Seq2Seq原理介绍及实现 157
6.3.1 Seq2Seq原理介绍 157
6.3.2 用Keras实现Seq2Seq算法 158
6.4 Attention 173
. o: A0 I8 r# W' j* b& T6.4.1 Seq2Seq的问题 174
; W/ g. ^* W- p6 m9 u1 O2 @' U2 R5 `6.4.2 Attention的工作原理 175
. ^3 X! J$ D, e) a/ d6.4.3 Attention在Keras中的实现 178
  D) s/ c  p+ W7 q" O6.4.4 Attention示例 180
6.5 本章小结 185
6 H, X1 `& ]1 o& O+ u6.6 本章参考文献 185

! v* S1 o$ [: ~% N5 ?$ ]第7章 图像分类实战 187
7.1 图像分类与卷积神经网络 187
$ I1 m, i5 C4 A4 n% w7.1.1 卷积神经网络的历史 187
4 D2 P1 m4 C! |( ]7.1.2 图像分类的3个问题 188
7.2 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
+ h7 `0 z$ z& C5 e' I: T0 p7.2.3 Pooling 195
7.2.4 为什么卷积神经网络能达到较好的效果 197
7 r$ u6 O, f& u  W1 e6 |% G7.3 案例实战：交通图标分类 200
4 K( d! L$ a- W* G; ]7.3.1 交通图标数据集 200
0 n* w; d6 K2 u7.3.2 卷积神经网络的Keras实现 202
7.4 优化策略 209
# N' I& s; f' N9 C% X8 c2 \; d' X7.4.1 数据增强 210
7.4.2 ResNet 214
; J7 x1 J9 v) i6 Y; X/ L2 k7.5 本章小结 216
. b% ~/ |  k/ W: y0 q7.6 本章参考文献 217

第8章 目标识别 218
8.1 CNN的演化 218
0 b& s3 b5 e  h8.1.1 CNN和滑动窗口 218
8.1.2 RCNN 220
* v& H1 h" x3 C  s1 Y, `8.1.3 从Fast RCNN到Faster RCNN 223
8.1.4 Faster RCNN核心代码解析 228
8.2 YOLO 242
8.2.1 YOLO v1 242
8.2.2 YOLO v2 248
8.2.3 YOLO v3 251
& u* w  N# V( l7 Q! |3 i8.3 YOLO v3的具体实现 253
) [" [. d; G2 s+ r8.3.1 数据预处理 253
8.3.2 模型训练 260
8.4 本章小结 293
# H- w) }3 k+ [" u% O- N4 i* @+ ?8.5 本章参考文献 294

9 m8 B) s/ g) `5 o第9章 模型部署与服务 296
0 D' h# g  Y! O, O& ]3 [" z9 O9.1 生产环境中的模型服务 296
! p/ ~* j+ y$ a7 v2 }# v9.2 TensorFlow Serving的应用 299
4 }' t4 j3 ~; u, Q9.2.1 转换Keras模型 299
1 G# [; c) O+ g$ y/ q9.2.2 TensorFlow Serving部署 302
9.2.3 接口验证 303
. R' q. t$ Y( M9.3 本章小结 307
3 c6 m1 M+ C% W; A0 |3 t2 O8 s9.4 本章参考文献 308

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