《TensorFlow機器學習項目實戰》最新版讀書筆記，下載可以直接修改思維導圖PPT模板例小結神經網絡模型數據庫第章問題線性示例邏輯學習讀者實戰機器方法項目聚類變量本書關鍵字分析思維導圖01內容提要第1章探索和轉換數據第3章線性回歸審稿人簡介第2章聚類第4章邏輯回歸目錄030502040607第5章簡單的前向神經網絡第7章循環神經網絡和LSTM第6章卷積神經網絡第8章深度神經網絡目錄0908010011第9章規模化運行模型—GPU和服務內容簡介第10章庫的安裝和其他技巧目錄013012內容摘要TensorFlow是Google所主導的機器學習框架，也是機器學習領域研究和應用的熱門對象。《TensorFlow機器學習項目實戰》主要介紹如何使用TensorFlow庫實現各種各樣的模型，旨在降低學習門檻，并為讀者解決問題提供詳細的方法和指導。《TensorFlow機器學習項目實戰》全書共10章，分別介紹了TensorFlow基礎知識、聚類、線性回歸、邏輯回歸、不同的神經網絡、規模化運行模型以及庫的應用技巧。內容提要本書采用TF1.X版本，不建議作為學習TF工具書，浪費時間，了解相關概念可以略讀，如果想學習TF2的方法，建議學習Github上的簡單粗暴Tensorflow開源教程。審稿人簡介第1章探索和轉換數據1.1TensorFlow的主要數據結...1.2處理計算工作流——TensorF...1.3運行我們的程序——會話1.4基本張量方法1.5從磁盤讀取信息1.6小結010302040506第1章探索和轉換數據第2章聚類2.1從數據中學習——無監督學習2.2聚類的概念2.3k均值2.4k最近鄰第2章聚類2.5有用的庫和使用示例2.6例1——對人工數據集的k均值聚類2.7例2——對人工數據集使用最近鄰算...2.8小結第2章聚類第3章線性回歸3.1單變量線性模型方程3.2選擇損失函數3.3最小化損失函數3.4示例部分第3章線性回歸3.5例1——單變量線性回歸3.7小結3.6例2——多變量線性回歸第3章線性回歸第4章邏輯回歸4.1問題描述4.2Logistic函數的逆函數——...4.3例1——單變量邏輯回歸4.4例2——基于skflow單變量邏...4.5小結12345第4章邏輯回歸第5章簡單的前向神經網絡5.1基本概念5.2例1——非線性模擬數據回歸5.3例2——通過非線性回歸，對汽車燃...5.4例3——多類分類：葡萄酒分類5.5小結12345第5章簡單的前向神經網絡第6章卷積神經網絡6.1卷積神經網絡的起源6.2例1——MNIST數字分類6.3例2——CIFAR10數據集的圖...6.4小結第6章卷積神經網絡第7章循環神經網絡和LSTM7.1循環神經網絡7.2例1——能量消耗、單變量時間序列...7.3例2——創作巴赫風格的曲目7.4小結第7章循環神經網絡和LSTM第8章深度神經網絡8.1深度神經網絡的定義8.2深度網絡結構的歷史變遷8.3例子——VGG藝術風格轉移8.4小結第8章深度神經網絡第9章規模化運行模型—GPU和服務9.1TensorFlow中的GPU支...9.2打印可用資源和設備參數9.3例1——將一個操作指派給GPU9.4例2——并行計算Pi的數值第9章規模化運行模型—GPU和服務9.5分布式TensorFlow9.6例3——分布式Pi計算9.7例4——在集群上運行分布式模型9.8小結第9章規模化運行模型—GPU和服務第10章庫的安