TensorFlow机器学习实战指南 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
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。
作者简介
Nick McClure 资深数据科学家，目前就职于美国西雅图PayScale公司。曾经在凯撒娱乐集团工作。他在蒙大拿大学和圣本尼迪克与圣约翰大学学院的应用数学专业获得学位。他热衷于数据分析、机器学习和人工智能。Nick有时会把想法写成博客(http://fromdata.org/）或者推特（@nfmcclure）。
目录信息
译者序
作者简介
审校者简介
前言
第1章 TensorFlow基础 1
1.1 TensorFlow介绍 1
1.2 TensorFlow如何工作 1
1.3 声明张量 3
1.4 使用占位符和变量 6
1.5 操作（计算）矩阵 7
1.6 声明操作 10
1.7 实现激励函数 12
1.8 读取数据源 14
1.9 学习资料 19
第2章 TensorFlow进阶 20
2.1 本章概要 20
2.2 计算图中的操作 20
2.3 TensorFlow的嵌入Layer 21
2.4 TensorFlow的多层Layer 23
2.5 TensorFlow实现损失函数 26
2.6 TensorFlow实现反向传播 30
2.7 TensorFlow实现随机训练和批量训练 34
2.8 TensorFlow实现创建分类器 37
2.9 TensorFlow实现模型评估 40
第3章 基于TensorFlow的线性回归 45
3.1 线性回归介绍 45
3.2 用TensorFlow求逆矩阵 45
3.3 用TensorFlow实现矩阵分解 47
3.4 用TensorFlow实现线性回归算法 49
3.5 理解线性回归中的损失函数 52
3.6 用TensorFlow实现戴明回归算法 55
3.7 用TensorFlow实现lasso回归和岭回归算法 58
3.8 用TensorFlow实现弹性网络回归算法 60
3.9 用TensorFlow实现逻辑回归算法 62
第4章 基于TensorFlow的支持向量机 66
4.1 支持向量机简介 66
4.2 线性支持向量机的使用 67
4.3 弱化为线性回归 72
4.4 TensorFlow上核函数的使用 77
4.5 用TensorFlow实现非线性支持向量机 82
4.6 用TensorFlow实现多类支持向量机 85
第5章 最近邻域法 90
5.1 最近邻域法介绍 90
5.2 最近邻域法的使用 91
5.3 如何度量文本距离 95
5.4 用TensorFlow实现混合距离计算 98
5.5 用TensorFlow实现地址匹配 101
5.6 用TensorFlow实现图像识别 105
第6章 神经网络算法 109
6.1 神经网络算法基础 109
6.2 用TensorFlow实现门函数 110
6.3 使用门函数和激励函数 113
6.4 用TensorFlow实现单层神经网络 117
6.5 用TensorFlow实现神经网络常见层 120
6.6 用TensorFlow实现多层神经网络 126
6.7 线性预测模型的优化 131
6.8 用TensorFlow基于神经网络实现井字棋 136
第7章 自然语言处理 143
7.1 文本处理介绍 143
7.2 词袋的使用 144
7.3 用TensorFlow实现TF-IDF算法 149
7.4 用TensorFlow实现skip-gram模型 155
7.5 用TensorFlow实现CBOW词嵌入模型 162
7.6 使用TensorFlow的Word2Vec预测 167
7.7 用TensorFlow实现基于Doc2Vec的情感分析 172
第8章 卷积神经网络 181
8.1 卷积神经网络介绍 181
8.2 用TensorFlow实现简单的CNN 182
8.3 用TensorFlow实现进阶的CNN 188
8.4 再训练已有的CNN模型 196
8.5 用TensorFlow实现模仿大师绘画 199
8.6 用TensorFlow实现DeepDream 205
第9章 递归神经网络 211
9.1 递归神经网络介绍 211
9.2 用TensorFlow实现RNN模型进行垃圾短信预测 212
9.3 用TensorFlow实现LSTM模型 218
9.4 Stacking多个LSTM Layer 226
9.5 用TensorFlow实现Seq2Seq翻译模型 229
9.6 TensorFlow实现孪生RNN预测相似度 235
第10章 TensorFlow产品化 243
10.1 简介 243
10.2 TensorFlow的单元测试 243
10.3 TensorFlow的并发执行 247
10.4 分布式TensorFlow实践 250
10.5 TensorFlow产品化开发提示 252
10.6 TensorFlow产品化的实例 254
第11章 TensorFlow的进阶应用 257
11.1 简介 257
11.2 TensorFlow可视化：Tensorboard 257
11.3 Tensorboard的进阶 260
11.4 用TensorFlow实现遗传算法 262
11.5 TensorFlow实现k-means算法 266
11.6 用TensorFlow求解常微分方程问题 270
· · · · · · (收起)
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
这本书对我个人的学习路径产生了颠覆性的影响。我原本对RNN和Transformer架构的理解一直停留在概念层面，总觉得难以把握其内在的精妙之处。然而，书中通过一个接一个精心设计的案例，层层剥茧地展示了注意力机制是如何工作的，以及如何在TensorFlow中高效地实现这些复杂的序列模型。它不是简单地展示代码，而是深入到如何利用TensorFlow的Eager Execution模式进行调试和快速迭代，这一点在调试复杂模型时简直是救命稻草。这本书的价值不仅仅在于教会你“怎么做”，更在于让你理解“为什么这么做”，它培养的是一种解决问题的思维框架，而不是一套固定的操作手册。这种由内而外的能力提升，比单纯掌握某个库的用法要宝贵得多。
评分这本书简直是为那些想要真正“动手”的机器学习爱好者量身定做的！我一直都在寻找一本既能深入讲解理论，又能提供海量实战案例的指南，而这本恰好填补了我的空白。它的结构非常清晰，从最基础的数据预处理到复杂的深度学习模型构建，每一步都讲解得详实而到位。尤其让我印象深刻的是，书中对TensorFlow框架的运用讲解得极其透彻，不仅仅是API的罗列，更是将背后的计算图机制和优化算法讲得明明白白。我跟着书中的步骤，成功复现了几个前沿的CV和NLP项目，那种自己亲手将理论转化为可行代码的成就感是无可替代的。书中提供的代码示例质量非常高，注释详尽，完全可以直接应用于工作或学习中，这对于节省初学者的摸索时间来说，价值无法估量。它真正做到了“实战”，而不是空谈概念。
评分作为一名希望从传统统计学背景转向深度学习领域的数据科学家，我发现市面上很多书籍要么过于偏学术，充斥着晦涩的数学证明，要么就是过于肤浅，只停留在表面调参。这本书则找到了一个极佳的平衡点。它的叙事风格非常接地气，仿佛一位经验丰富的前辈在手把手地教你如何避开那些常见的“坑”。我特别欣赏它在模型选择和超参数调优方面的策略讨论，这部分内容往往是教科书忽略的“艺术”部分。作者没有直接给出“最优解”，而是引导读者理解不同场景下进行权衡的逻辑。读完后，我感觉自己对模型的鲁棒性和泛化能力有了更深层次的认识，不再是机械地运行代码，而是真正开始“思考”模型背后的意义。对于需要快速构建可靠原型系统的工程师来说，这本书无疑是一剂强心针。
评分我向所有刚接触机器学习、但又渴望掌握工业级应用技能的人士强烈推荐此书。它的叙述节奏把握得恰到好处，既有足够的理论深度来支撑你的信心，又有足够的实践广度来应对各种突发状况。书中对数据管道（Data Pipelining）的优化技巧讲解得细致入微，这直接解决了我在处理大规模数据集时遇到的性能瓶颈问题。更重要的是，作者在多个章节中穿插了对模型可解释性（XAI）的探讨，这在当前强调合规和透明度的AI时代背景下显得尤为重要。这本书的编写者显然对实际工程有着深刻的理解，使得整本书的实战性非常“硬核”，绝非纸上谈兵的理论集合，而是能真正拿来解决问题的工具箱。
评分老实说，我最初对这本书抱有一丝怀疑，因为市面上太多打着“实战”旗号却内容陈旧的教材。然而，当我翻开前几章后，所有的疑虑都烟消云散了。这本书的更新速度和内容的前沿性令人惊叹，它紧跟社区最新的发展动态，确保了读者学到的都是当前最有效的技术栈。书中对分布式训练和模型部署的章节处理得尤为精彩，这通常是理论学习者容易忽略的环节，但却是工业界落地时至关重要的瓶颈。作者并未止步于训练环节，而是提供了一套完整的端到端解决方案思路，这极大地拓宽了我的职业视野。阅读体验上，排版设计非常友好，图表绘制精美，即便是复杂网络的结构也能一目了然，长时间阅读也不会感到视觉疲劳，细节体现了出版方的专业水准。
评分与原著一对比就可以发现，翻译得很糟糕。很多英文语义明了的句子翻译过来就指向不明，给阅读速度造成影响。能够读到英文原版的尽量读原版。【另外，书中连最基本的代码GitHub网址都能写错，也是很服气】
评分与原著一对比就可以发现，翻译得很糟糕。很多英文语义明了的句子翻译过来就指向不明，给阅读速度造成影响。能够读到英文原版的尽量读原版。【另外，书中连最基本的代码GitHub网址都能写错，也是很服气】
评分比阿根廷Rodolfo的那本《Tensorflow机器学习项目实战》基础部分讲的好多了，准备看第二遍，熟读兼带背背例子程序，好方便下一步的自己程序编写
评分比阿根廷Rodolfo的那本《Tensorflow机器学习项目实战》基础部分讲的好多了，准备看第二遍，熟读兼带背背例子程序，好方便下一步的自己程序编写
评分对于不熟悉TensorFlow的同学有所帮助，里面的案例与机器学习的联系不太好，模型也存在问题，特别是第8章开始我就弃了，可能以后有需要还会再看，可以算一本TensorFlow的参考书。 作者的代码我已经Fork，并且中文化了前面7章，具体可以参考下面这个项目。 https://github.com/zhuyuanxiang/tensorflow_cookbook 数据和代码也可以使用链接： https://pan.baidu.com/s/1WHaF5c_YSG2I7Nn6b4TbhA 提取码：sbcg
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