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Java电子书：机器学习实战：基于Scikit-Learn Keras和TensorFlow（原书第2版） 格式 pdf 电子书 PDF 电子书 Java吧 java8.com6 @' P8 ^# S) {* e5 A
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; y9 s* v4 x- S' g5 w% s0 S' n编号：mudaima-P0276【Java吧 java8.com】
% i A( n1 U+ g; i9 Z
0 q; f, T% @6 q; P; _, e
# D* f" t% u: _0 I9 T, \% K( t
- l( R7 J0 A* p& v/ \% RJava电子书目录：前言1
* m. N4 ~3 o/ s部分 机器学习的基础知识111 K( Y- x6 Q# R T7 Y8 O( N
第1章 机器学习概览13# L3 X* f' K& h3 H0 D* X; b) i9 c
1.1 什么是机器学习14+ e! x$ i* D8 R
1.2 为什么使用机器学习14
3 G5 i% J+ V# G6 }4 n7 I& E1.3 机器学习的应用示例16
. M- [* n! }+ ^& ]1.4 机器学习系统的类型187 h4 A) s5 m6 J- ^. o' z) D5 x: w4 g
1.5 机器学习的主要挑战327 b2 Z) c, }- b4 [) p6 U5 H
1.6 测试与验证38
' p( M0 I" D0 V, D! C# }1.7 练习题40, C6 P9 Q7 z' Q9 `+ u
第2章 端到端的机器学习项目42) w3 W) n5 a" ^# g' h
2.1 使用真实数据42
8 _9 D/ k0 N' |2.2 观察大局44
6 d: T! @8 e$ b/ v3 @+ O) m! w2.3 获取数据48& r [* Z- }" G9 T: u( `
2.4 从数据探索和可视化中获得洞见609 \ P3 U: Y5 n/ F8 b! q2 |9 g
2.5 机器学习算法的数据准备66
3 p5 ]1 S: i7 D7 C, x2.6 选择和训练模型74
) A j4 L) ` U9 L2 v! u2.7 微调模型77
; T0 ~4 J2 C1 `2.8 启动、监控和维护你的系统82
& j+ C- M7 E' x6 G2.9 试试看84
8 v% @$ z6 ~3 v/ V2.10 练习题84: M# q( \& c, A% ^; T4 |- l
第3章 分类86
4 O0 x z9 q5 L# _: h. e' p) G+ b3.1 MNIST86
5 C. y3 Z7 T- m. k; S; L8 v* j6 \3.2 训练二元分类器88
8 ~( Y1 {' b$ d( O7 v2 o: X3.3 性能测量89
f* Y6 U7 o( Q) [% J) v$ v8 d6 Z3.4 多类分类器99
: f8 j& m7 `1 ?8 \, O3.5 误差分析101
6 Q( T6 b* t# T& e9 T2 ?/ C* C3.6 多标签分类104
% D, |+ N5 N5 Q5 t" d3.7 多输出分类105
: W$ \) @% o3 @" B1 Z3.8 练习题107
; w2 k- T+ w3 x4 i- N+ y第4章 训练模型108! `8 T% @0 X6 z* C9 r
4.1 线性回归109: W5 a$ t# p# k' T8 J9 C- ^6 S- f
4.2 梯度下降1130 H1 s; a% C' N+ b: j
4.3 多项式回归122
2 D9 T5 j4 d& d& ?) |4.4 学习曲线124/ F9 M( V- U% L( [; D/ `
4.5 正则化线性模型127. b/ X* M* @% ]1 W
4.6 逻辑回归134
- d1 |. K) F2 Z# @. W) c4.7 练习题141
/ \& y( E8 }2 Q% Y' F" k _- J& R第5章 支持向量机143
5 D2 f; j; J }6 i5.1 线性SVM分类1438 D: J8 Q0 ~3 g, ^" V
5.2 非线性SVM分类146
3 v/ G# K& R, Y0 p5.3 SVM回归1516 U8 A1 h* n% `1 x4 E
5.4 工作原理152
" a% O0 v2 Y, z6 Z4 l/ [3 ?) W5.5 练习题160( I( D T$ E- M) K3 @
第6章 决策树162
' a$ S8 C4 g3 O( x/ t+ h' V; w/ ]6 \6.1 训练和可视化决策树162
# l7 F& j6 D- A& s* g( X9 i5 B3 W3 H$ P6.2 做出预测1635 B* T3 e! [3 P
6.3 估计类概率165
& c) w0 V$ f7 C, `. M6.4 CART训练算法166/ T9 x- t3 b! @: b3 A1 ]
6.5 计算复杂度1661 J' G# X! ^- f
6.6 基尼不纯度或熵167
6 }# c! V) H5 t6 \& z6.7 正则化超参数167( I4 ^8 Q% y9 x! q0 w
6.8 回归168( d; y6 Q v& R+ R7 Q
6.9 不稳定性170* O, p0 d5 [* D" p& l2 ~0 T. s1 H
6.10 练习题172) t6 e" {; J) A% b
第7章 集成学习和随机森林173
+ a; O8 P1 d$ t" F6 y# J7 |9 q7.1 投票分类器173
% ]5 k/ G, u2 s, N1 G5 J7.2 bagging和pasting1761 |# d& H3 }6 u# b, |+ o* r% Q! x
7.3 随机补丁和随机子空间1796 o# s0 y: M. x1 \0 K8 Z N$ E/ E; T( h+ M
7.4 随机森林180
9 r3 x- a4 \1 d# w7 J2 y7 D7.5 提升法182( D7 f- X9 t, {2 G( [
7.6 堆叠法190% T# W' T: D$ Q5 u% s; R* z
7.7 练习题192
2 O' E& f. B2 [2 ]6 L第8章 降维193
# v) o# e) ]$ b7 n) ?- r, i8.1 维度的诅咒194
6 M- N+ Y9 g' u! A2 a& _ z8.2 降维的主要方法195
4 Q# ~, b% p8 Y3 R8.3 PCA198$ T$ {- Q, m' ~+ N; m
8.4 内核PCA204/ \! x$ w! `# d6 W
8.5 LLE206
/ J* E9 j5 v% M9 T9 h8 k( k5 }8.6 其他降维技术208
. L. J0 ^. K* |: X+ b: g. S8.7 练习题209
, Q% D: n6 c# {第9章 无监督学习技术211
8 O$ U( R5 ^+ t/ h9.1 聚类212
" K& }3 C6 d# P+ J9.2 高斯混合模型232
6 d2 f! H- y5 f7 L9.3 练习题245: F9 t1 K% k3 X* o( u' X( m
第二部分 神经网络与深度学习247- S( ~, O2 J: K. K* r3 d2 G+ q
第10章 Keras人工神经网络简介249
' o( V1 f3 @1 c) {- T/ w2 a10.1 从生物神经元到人工神经元250
; s" ^. |% [% H) r/ G, f% U10.2 使用Keras实现MLP262% S2 v/ t$ q' o" v6 Z" m
10.3 微调神经网络超参数2846 s- z3 Z' i/ ~1 h! b
10.4 练习题290 e5 l' y5 h3 D' p& h
第11章 训练深度神经网络293 k U& b5 P7 v* t- v
11.1 梯度消失与梯度爆炸问题293
! K3 _5 N; X& K6 H11.2 重用预训练层305
( V6 Z$ [! U& \4 H11.3 更快的优化器310
* ^' E2 S1 [. D( H2 I# D1 M8 B# D' E11.4 通过正则化避免过拟合321; w6 [4 Z6 _2 c5 Y, ~' F. B
11.5 总结和实用指南327% i6 ]! W' t1 O) F9 i
11.6 练习题329
& H }! r8 _" G; P: [第12章 使用TensorFlow自定义模型和训练3303 p. v: S9 d# T
12.1 TensorFlow快速浏览3300 g' L' ]& }: y/ l, ^ f. |& D6 \
12.2 像NumPy一样使用TensorFlow3330 B2 C a' u) ]1 {; C" S6 c
12.3 定制模型和训练算法338
3 a. f7 Q$ |7 @12.4 TensorFlow函数和图356
5 u3 ]4 H; S9 A; o/ l( P12.5 练习题360/ f' Y7 ?2 n$ Z. w
第13章 使用TensorFlow加载和预处理数据362
$ g7 q. r9 t9 G. S7 b13.1 数据API363- t0 E) f) I. w# c
13.2 TFRecord格式372
& E ?4 |( r9 ]; Z" z: w13.3 预处理输入特征377
! G( b. Q* n; Q8 V- w/ i" b1 j# q0 h13.4 TF Transform3857 r! O, Y" v3 o/ h- i# M
13.5 TensorFlow数据集项目386
9 O. g/ M/ z. G1 w2 r! O" ^. P& Z+ V13.6 练习题388 H& t7 X6 W; F
第14章 使用卷积神经网络的深度计算机视觉390; C1 j+ a6 }. A
14.1 视觉皮层的架构390. g0 b3 @1 g+ _) X, Q
14.2 卷积层392% |0 z- n4 Y* ?. i# q1 B/ b
14.3 池化层399
/ `8 P9 o! i( F2 o* X: @7 u14.4 CNN架构402, R! l0 O3 }0 M% |' n6 O
14.5 使用Keras实现ResNet-34 CNN416, j! }7 Q! ?0 M, y
14.6 使用Keras的预训练模型417 V% F! B7 ]. t9 l0 B
14.7 迁移学习的预训练模型418- @0 Y, Z e2 U) F) C( f: x+ [
14.8 分类和定位421: V6 m# U' j! K3 j. {- p [$ O
14.9 物体检测422
% @; u X" W! x+ W; v14.10 语义分割428
1 S5 O& A( z4 ^* b14.11 练习题4314 ^, C2 n3 E' K( @
第15章 使用RNN和CNN处理序列4329 [2 J7 g! X0 V1 G- l+ {
15.1 循环神经元和层432
% P' F6 B7 @( B) A15.2 训练RNN436
5 O o+ t- b/ o' `3 r B15.3 预测时间序列437
. C7 ^8 V9 y: ~" y15.4 处理长序列444) g6 c6 _8 l0 F$ V
15.5 练习题453# w# s, h) x3 h2 {6 O' h+ _
第16章 使用RNN和注意力机制进行自然语言处理455
" I% ?8 c! o7 X6 C+ @16.1 使用字符RNN生成莎士比亚文本456
9 V3 l2 D" |/ P4 @* f7 R) @16.2 情感分析464
$ G6 t9 d- J& s16.3 神经机器翻译的编码器-解码器网络4706 C4 i3 C% R# i7 u1 z: o! a
16.4 注意力机制4762 R$ {* t8 [! T4 `% E/ }+ o
16.5 近语言模型的创新486
2 {( m6 @- k* ], l' h% B/ L7 Z16.6 练习题4886 Y3 u0 B$ _, k2 N. n+ f) v& e
第17章 使用自动编码器和GAN的表征学习和生成学习489& g1 {$ r1 w0 F$ c0 R4 e/ E4 R% A! h
17.1 有效的数据表征490
: C7 J% b! ~; u2 `17.2 使用不完整的线性自动编码器执行PCA491% c7 a, l* ]# H8 T! W
17.3 堆叠式自动编码器4938 s& T; X: j8 \
17.4 卷积自动编码器499
9 ]- q- b" }* S: _+ O) Q17.5 循环自动编码器500
2 o0 r7 a: E' H: k" j% l/ \2 b4 i. \17.6 去噪自动编码器501/ s6 |2 O+ x3 L* E' G; n' }9 S
17.7 稀疏自动编码器502
3 z6 i/ [: F! D& E6 s5 |17.8变分自动编码器5053 `+ ]6 R" l3 M) L0 N) B
17.9 生成式对抗网络510
( G, A5 `3 a* ]6 {& X0 O k0 Y17.10 练习题522
! {" e: Z. @" I ?第18章 强化学习523! v% K/ w5 f, S0 E' x
18.1 学习优化奖励524& Z7 T) f6 }/ }# z/ W* Q+ k% \
18.2 策略搜索5250 f. ]4 N& n4 j* [
18.3 OpenAI Gym介绍5265 n3 D7 H8 s- m& B8 n2 O
18.4 神经网络策略5293 ~* `1 O2 x5 ]: ?4 a: B4 u# y
18.5 评估动作：信用分配问题531
0 e2 o* _" h2 ?- J& ~% k* k18.6 策略梯度532
8 e: ]: D$ @9 _0 b3 S18.7 马尔可夫决策过程536" W$ N# \/ Q2 [$ v
18.8 时序差分学习540: n, z6 v) X/ D
18.9 Q学习5409 g' b- G1 w/ q% n0 [# h" P
18.10 实现深度Q学习544
0 D) e# s0 k ?9 t' x18.11 深度Q学习的变体547/ F. T8 M8 B6 @# L
18.12 TF-Agents库550/ h- i5 \, G- W
18.13 一些流行的RL算法概述568. S( G C4 R0 H' \1 k, `* Q
18.14 练习题5697 [& f* l2 v( S2 C
第19章 大规模训练和部署TensorFlow模型571
6 k& I0 J2 j+ m; S3 s7 Z19.1 为TensorFlow模型提供服务572
# V+ ?0 l. Z3 M' k! k4 T& F0 b19.2 将模型部署到移动端或嵌入式设备586
& l4 c) p1 E; M) q' O" w19.3 使用GPU加速计算589# l3 s8 {: h- A
19.4 跨多个设备的训练模型600
( _" _7 ^5 `0 b1 Q19.5 练习题613
, V' l( ~2 Z" F$ e$ J19.6 致谢613* _ Z( n8 Y/ ~& {0 c1 P F* e
附录A 课后练习题解答6141 F) B; j3 c3 a b+ N( J+ F
附录B 机器学习项目清单642
8 \/ c1 J- Q# @* ]) T# p7 d& E! T附录C SVM对偶问题647
9 C/ l+ j, B" g) V7 z3 {附录D 自动微分650
$ u* t. F+ ?$ w5 ^4 t3 o5 t附录E 其他流行的人工神经网络架构656, n" h! |0 G& T* f- R' w: H
附录F 特殊数据结构663
' r$ p& U ]2 x/ i) w附录G TensorFlow图669( e& d/ D7 X0 O0 z4 a& L6 A
3 R5 r2 R0 M* V) q% p
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2023-09-01
