深度学习四大名著之《机器学习实战:基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow(第二版)》

千呼万唤始出来,《机器学习实战:基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》第二版正式出来了。很新的书,三天前才被传到网上,美国亚马逊都没开始卖,是一位简书读者传给我的,感谢感谢!!欢迎更多的读者分享书籍和知识🦆


(第二部分:深度学习)
(错字和错误有很多,要校对)
第10章 使用Keras搭建人工神经网络
第11章 训练深度神经网络
第12章 使用TensorFlow自定义模型并训练
第13章 使用TensorFlow加载和预处理数据
第14章 使用卷积神经网络实现深度计算机视觉
第15章 使用RNN和CNN处理序列
第16章 使用RNN和注意力机制进行自然语言处理
第17章 使用自编码器和GAN做表征学习和生成式学习
第18章 强化学习
第19章 规模化训练和部署TensorFlow模型


《机器学习实战:基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》第二版

下载本书代码:https://github.com/ageron/handson-ml2
下载本书PDF: https://share.weiyun.com/5N0a4zr
下载本书MOBI:https://share.weiyun.com/5Ly0mY4
美国亚马逊链接:https://www.amazon.com/Hands-Machine-Learning-Scikit-Learn-TensorFlow/dp/1492032646/ref=sr_1_1

第二版的变化

全面使用TensorFlow2是最大的变化,除此之外,作者还详细记录了六大改进:

  1. 第二版覆盖了更多的机器学习知识,包括:无监督学习,训练深度网络,计算机视觉,序列处理,自然语言处理;
  2. 覆盖更多的库和API(Keras,Data API,TF-Agents),使用Distribution Strategies API、TF-Serving、Google Cloud AI平台大规模训练和部署TF模型,还简要介绍了TF Transform、TFLite、TF Addons/Seq2Seq、和TensorFlow.js;
  3. 讨论了一些最近的深度学习研究成果;
  4. 第二大章的所有代码都迁移到了TensorFlow 2,能使用Keras就使用Keras API(tf.keras);
  5. Scikit-Learn、NumPy、pandas、Matplotlib的代码都更新了;
  6. 基于读者的反馈,修正了部分章节、改正了错误。

下图是更为详细的内容变化表,出自这个链接:点击链接

作者:Aurélien Géron

Aurélien Géron

作者Aurélien Géron,法国人,毕业于AgroParisTech(1994-1997),曾任Google Youtube视频分类项目组负责人,创建过多家公司并担任CTO,也曾在AgroParisTech担任讲师。

Aurélien在谷歌期间(2013年11月 – 2016年4月),正是人工智能发展最为迅速的时期:2015年11月TensorFlow发布,16年3月AlphaGo击败李世石。此时,他的正式职位是 Lead of YouTube's video classification for Search & Discovery,要对海量视频资源做机器处理,想必第一时间就能接触新技术,是人工智能革命中的一线参与者和见证者。

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 206,214评论 6 481
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 88,307评论 2 382
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 152,543评论 0 341
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 55,221评论 1 279
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 64,224评论 5 371
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 49,007评论 1 284
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,313评论 3 399
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,956评论 0 259
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 43,441评论 1 300
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,925评论 2 323
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 38,018评论 1 333
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,685评论 4 322
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,234评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,240评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,464评论 1 261
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 45,467评论 2 352
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,762评论 2 345

推荐阅读更多精彩内容

  • 看了《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》(Hands-On Machine Lear...
    SeanCheney阅读 31,185评论 8 48
  • 什么是统计人?每天在电脑前,他们十指如飞,一张张报表,一行行数字,瞬间显示在电脑屏幕上,仿佛是数字的音符,一会变幻...
    汪涛的文本阅读 524评论 0 0
  • 大家都觉得沟通是一件非常重要的事,我相信每个人内心当中都会有一个觉得自己最难沟通的点,就是我想要解决的那个问题到底...
    昊强Stan阅读 189评论 0 0
  • 最近流行的一句话: 只要干不死,就往死里干! 累吗?累!死了吗?没死! 没死就得干!想别的都没用。 累就对了,证明...
    longouxiangai阅读 433评论 1 11