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. <TensorFlow机器学习实战指南>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…

TensorFlow基础 一.TensorFlow算法的一般流程 1.导入/生成样本数据集 2.转换和归一化数据:一般来讲,输入样本数据集并不符合TensorFlow期望的形状,所以需要转换数据格式以满足TensorFlow. 当数据集的维度或者类型不符合所用机器学习算法的要求时,需要在使用前进行数据转换.大部分机器学习算法期待的输入样本数据是归一化的数据. TensorFlow具有内建函数来归一化数据,如下: data = tf.nn.batch_norm_with_global_normal…

一.计算图中的操作 在这个例子中,我们将结合前面所学的知识,传入一个列表到计算图中的操作,并打印返回值: 声明张量和占位符.这里,创建一个numpy数组,传入计算图操作: import tensorflow as tf import numpy as np # Create graph sess = tf.Session() # Create data to feed in x_vals = np.array([1., 3., 5., 7., 9.]) x_data = tf.placehold…

TensorFlow实现反向传播 本节先举个简单的回归算法的例子.这里先举一个简单的例子,从均值1,标准差为0.1的正态分布中随机抽样100个数,然后乘以变量A,损失函数L2正则函数,也就是实现函数X*A=target,X为100个随机数,target为10,那么A的最优结果也为10. 第二个例子是一个简单的二值分类算法.从两个正态分布(N(-1,1)和N(3,1))生成100个数.所有从正态分布N(-1,1)生成的数据标为目标类0:从正态分布N(3,1)生成的数据标为目标类1,模型算法通过si…

学习人工智能概论时,推荐看看<人工智能:一种现代的方法(第3版)>,最权威.最经典的人工智能教材,已被全世界100多个国家的1200多所大学用作教材. 全面性以及结构的安排还是不错的,值得推荐,相信每个人都能从中获得自己觉得收获,而对于已经有基础的人来说或许会更有帮助. <人工智能:一种现代的方法(第3版)>分为七大部分:第1部分"人工智能",第II部分"问题求解",第III部分"知识.推理与规划",第IV部分"…

机器学习是近年来渐趋热门的一个领域,同时Python 语言经过一段时间的发展也已逐渐成为主流的编程语言之一.<Python机器学习实践指南>结合了机器学习和Python 语言两个热门的领域,通过利用两种核心的机器学习算法来将Python 语言在数据分析方面的优势发挥到极致. 共有10 章.第1 章讲解了Python 机器学习的生态系统,剩余9 章介绍了众多与机器学习相关的算法,包括各类分类算法.数据可视化技术.推荐引擎等,主要包括机器学习在公寓.机票.IPO 市场.新闻源.内容推广.股票市场.…

正在学习机器学习中的优化处理,感觉<机器学习与优化>写得还是比较通俗易懂的,第七章特征选择我需要,特征提取:相关系数,相关比,熵和互信息..更高级的应该是文本挖掘的特征提取,比如LDA提取文本相似度或者自己给予问题需要构建特征变量... 通过讲解机器学习中的监督学习和无监督学习,并结合特征选择和排序.聚类方法.文本和网页挖掘等热点问题,论证了"优化是力量之源"这一观点,为机器学习在企业中的应用提供了切实可行的操作建议. 参考学习: <机器学习与优化>高清中文版P…

自然语言处理是计算语言学和人工智能之中与人机交互相关的领域之一. 推荐学习自然语言处理的一本综合学习指南<精通Python自然语言处理>,介绍了如何用Python实现各种NLP任务,以帮助读者创建基于真实生活应用的项目.全书共10章,分别涉及字符串操作.统计语言建模.形态学.词性标注.语法解析.语义分析.情感分析.信息检索.语篇分析和NLP系统评估等主题. 学习参考: <精通Python自然语言处理>中文PDF,225页,带目录和书签,彩色配图,文字能够复制:英文PDF,238页,…

机器学习实战 (豆瓣) https://book.douban.com/subject/24703171/ 机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向,在现今的大数据时代背景下,捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式,成为各行业求生存.谋发展的决定性手段,这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所瞩目. 本书第一部分主要介绍机器学习基础,以及如何利用算法进行分类,并逐步介绍了多种经典的监督学习算法,如k近邻算法.朴素贝叶斯算法.Logistic回归算法.支持向量机.Ada…

学习简单的数据类型,以及基本的数学和文本操作,学习用Python内置的数据结构来处理数据: 掌握Python的代码结构和函数的用法:使用模块和包编写大规模Python程序:深入理解对象.类和其他面向对象特性 学习使用普通文件.关系数据库和NoSQL数据库来存储数据:使用Python构建Web客户端.服务器.API和服务:管理系统任务,比如程序.进程和线程:理解并发和网络编程的基础知识: 学习参考: <Python语言及其应用>高清中文PDF,410页,带目录和书签,能够复制:高清英文PDF,4…

理解与计算机视觉相关的算法.模型以及OpenCV 3 API背后的基本概念,有助于开发现实世界中的各种应用程序(比如:安全和监视领域的工具). OpenCV 3是一种先进的计算机视觉库,可以用于各种图像和视频处理操作,通过OpenCV 3 能很容易地实现一些有前景且功能先进的应用(比如:人脸识别或目标跟踪等).<OpenCV 3计算机视觉:Python语言实现(第2版)>将从图像处理的基本操作出发,带你开启先进计算机视觉概念的探索之旅.计算机视觉是一个快速发展的学科,在现实生活中,它的应用增长…

学习mysql数据库时推荐看看mysql 领域的经典之作<高性能mysql(第3版)>,共分为16 章和6 个附录,内容涵盖mysql 架构和历史,基准测试和性能剖析,数据库软硬件性能优化,复制.备份和恢复,高可用与高可扩展性,以及云端的mysql 和mysql相关工具等方面的内容.每一章都是相对独立的主题,可以有选择性地单独阅读. <高性能mysql(第3版)>不但适合数据库管理员阅读,也适合开发人员参考学习.不管是数据库新手还是专家,相信都能有所收获. 学习参考: <高性…

python基础教程ed3: 基础知识 列表和元组 字符串 字典 流程控制 抽象(参数 作用域 递归) 异常 魔术方法/特性/迭代器 模块/标准库 文件 GUI DB 网络编程 测试 扩展python/程序打包/趣味编程 10个项目. 结构安排还是比较明显的.先是基础知识和python的基本数据类型和语言特性介绍,然后是面向对象的编程.之后介绍python的标准库以及相关主题的编程(比如数据库.文件IO.GUI.网络编程),最后是以10个项目来总结对前面知识的综合运用.应该说这个内容编排和传统的…

用数学工具解决实际问题仅有的要求可能就是懂一点概率知识和程序设计.而贝叶斯方法是一种常见的利用概率学知识去解决不确定性问题的数学方法,对于一个计算机专业的人士,应当熟悉其应用在诸如机器翻译,语音识别,垃圾邮件检测等常见的计算机问题领域. 在共计15章的篇幅中讨论了怎样解决十几个现实生活中的实际问题.在这些问题的解决过程中,还潜移默化的帮助形成建模决策的方法论,建模误差和数值误差怎么取舍,怎样为具体问题建立数学模型,如何抓住问题中的主要矛盾(模型中的关键参数),再一步一步的优化或者验证模型的有效性…

我们所有人的生活都受到有限空间和有限时间的限制,因此常常面临一系列难以抉择的问题.在一天或者一生的时光里,哪些事是我们应该做的,哪些是应该放弃的?我们对杂乱无序的容忍底线是什么?新的活动与熟悉并喜爱的活动之间如何平衡,才能取得令人愉快的结果?这些看似是人类特有的难题,其实不然,因为计算机也面临同样的问题,计算机科学家几十年来也一直在努力解决这些问题,而他们找到的解决方案可以给我们很多启发. 通过丰富的跨学科研究,<算法之美:指导工作与生活的算法>指出,计算机算法也可以用来解答人类面临的这些问题…

不管是数据分析还是Web程序开发,都会接触到数据库,SQL语法简洁,使用方式灵活,功能强大,已经成为当今程序员不可或缺的技能. 推荐学习<SQL必知必会(第4版)>,内容丰富,文字简洁明快,针对Oracle.SQL Server.MySQL.DB2.PostgreSQL.SQLite等各种主流数据库提供了大量简明的实例.与其他同类图书不同,它没有过多阐述数据库基础理论,而是专门针对一线软件开发人员,直接从SQL SELECT开始,讲述实际工作环境中最常用和最必需的SQL知识,实用性极强.通过本…

MachineLearning 欢迎任何人参与和完善:一个人可以走的很快,但是一群人却可以走的更远 Machine Learning in Action (机器学习实战) | ApacheCN(apache中文网) 视频每周更新:如果你觉得有价值,请帮忙点 Star[后续组织学习活动:sklearn + tensorflow] ApacheCN - 学习机器学习群[629470233] 第一部分 分类 1.) 机器学习基础 2.) k-近邻算法 3.) 决策树 4.) 基于概率论的分类方法:朴素…

贝叶斯推理的方法非常自然和极其强大.然而,大多数图书讨论贝叶斯推理,依赖于非常复杂的数学分析和人工的例子,使没有强大数学背景的人无法接触.<贝叶斯方法概率编程与贝叶斯推断>从编程.计算的角度来介绍贝叶斯推理,把贝叶斯理论和编程实践结合起来,使大多数程序员都可以入门并掌握.通过强大的Python语言库PyMC,以及相关的Python工具,包括NumPy\SciPy\Matplotlib讲解了概率编程.通过介绍的方法,只需付出很少的努力,就能掌握有效的贝叶斯分析方法. 学习参考: <贝叶斯方…

生物信息学经典资料,解决生物学问题,通过"编程技法"的形式,涵盖尽可能多的组织.分析.表现结果的策略.在每章结尾都会有为生物研究者设计的编程题目,适合教学和自学.由六部分组成:Python语言基本介绍,语言所有成分介绍,高级编程,数据可视化,生物信息通用包Biopython,最后给出20个"编程秘笈",范围涵盖了从二级结构预测.多序列比对到蛋白质三维结构的广泛话题.附录包括了大量的生物信息常用资源的信息. 学习参考: <Python生物信息学数据管理>中…

地址 https://github.com/apachecn/hands-on-ml-zh 目录结构 零.前言 第一部分 机器学习基础 一.机器学习概览 二.一个完整的机器学习项目 三.分类 四.训练模型 五.支持向量机 六.决策树 七.集成学习和随机森林 八.降维 第二部分 神经网络与深度学习 九.启动并运行 TensorFlow 十.人工神经网络介绍 十一.训练深层神经网络 十二.设备和服务器上的分布式 TensorFlow 十三.卷积神经网络 十四.循环神经网络 十五.自编码器 十六.强化…

数据科学是一个蓬勃发展.前途无限的行业,有人将数据科学家称为"21世纪头号性感职业".本书从零开始讲解数据科学工作,教授数据科学工作所必需的黑客技能,并带领读者熟悉数据科学的核心知识--数学和统计学.作者选择了功能强大.简单易学的Python语言环境,亲手搭建工具和实现算法,并精心挑选了注释良好.简洁易读的实现范例. 学习后可以: 学到一堂Python速成课: 学习线性代数.统计和概率论的基本方法,了解它们是怎样应用在数据科学中的: 掌握如何收集.探索.清理.转换和操作数据: 深入理解…

零.前言 一.机器学习概览 二.一个完整的机器学习项目 三.分类 四.训练模型 五.支持向量机 六.决策树 七.集成学习和随机森林 八.降维 十.使用 Keras 搭建人工神经网络 十一.训练深度神经网络 十二.使用 TensorFlow 自定义模型并训练 十三.使用 TensorFlow 加载和预处理数据 十四.使用卷积神经网络实现深度计算机视觉 十五.使用 RNN 和 CNN 处理序列 十六.使用 RNN 和注意力机制进行自然语言处理 十七.使用自编码器和 GAN 做表征学习和生成式学习 十…

第一部分  Visual C++ 2010开发与新特性第1章  Visual C++ 2010开发环境简介 11.1  Visual C++ 2010简介 11.2  Visual C++ 2010下载安装指南 11.3  Visual C++ 2010主要特点与1.3  新特性 31.4  Visual C++ 2010开发环境操作1.4  指南 61.4.1  创建Visual C++应用程序 61.4.2  Visual C++ 2010菜单介绍 91.5  Visual C++ 2010…

参考:https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/tree/v1.0/chapter6-实战指南 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记 将上面地址的代码下载到本地后进行操作 1.安装依赖 (deeplearning) userdeMacBook-Pro:dogcat- user$ pip install -r requirements.txt ... Successfully built fire ipdb torchnet Install…

本章中,你会假装作为被一家地产公司刚刚雇佣的数据科学家,完整地学习一个案例项目.下面是主要步骤: 项目概述. 获取数据. 发现并可视化数据,发现规律. 为机器学习算法准备数据. 选择模型,进行训练. 微调模型. 给出解决方案. 部署.监控.维护系统. 使用真实数据 学习机器学习时,最好使用真实数据,而不是人工数据集.幸运的是,有上千个开源数据集可以进行选择,涵盖多个领域.以下是一些可以查找的数据的地方: 流行的开源数据仓库: UC Irvine Machine Learning Reposito…

入门python推荐学习久负盛名的python入门书籍<Python编程从入门到实践>. 书中涵盖的内容是比较精简的,没有艰深晦涩的概念,最重要的是每个小结都附带有"动手试一试"环节,学编程最佳的方式就是多动手.多动脑. 很多初学者看完书之后不知道下一步怎么办,快速提高编程能力的最佳途径就是做项目,而这本书巧妙地安排了三个实践项目,一个游戏.一个Web和一个数据可视化项目,如果你跟着教程把项目做下来,相信你的编程功底绝对会上升一个层次. 作者还专门安排了一个章节是讲单元测试…

入门使用高性能 Python,建议参考<Python高性能编程>,例子给的很多,讲到高性能就会提到性能监控,里面有cpu mem 方法的度量,网络讲了一点异步,net profiler 没讲.笔记集合把可能把工作中遇到的性能问题,记录了解决方案. 性能分析对于高性能编程的作用,就好比复杂度分析对于算法的作用,它本身不是高性能编程的一部分,但却是最终有效的一种评判标准. 学习参考: <Python高性能编程>中英文对比学习, 带目录书签,文字可复制: 讲解详细并配有源代码. 网盘下载…

def classifyNB(vec2Classify, p0Vec, p1Vec, pClass1):    p1 = sum(vec2Classify * p1Vec) + log(pClass1)    p0 = sum(vec2Classify * p0Vec) + log(1.0 - pClass1)    if p1 > p0:        return 1    else:        return 0 注意: p1Vect = log(p1Num/p1Denom)p0Vect…

程序2-4 分类器针对约会网站的测试代码(4) def datingClassTest():hoRatio = 0.10 //将文件读入内存矩阵datingDataMat,datingLabels = file2matrix('datingTestSet.txt') //归一化,请看(3)normMat, ranges, minVals = autoNorm(datingDataMat)m = normMat.shape[0] //训练样本从第m*hoRatio行开始numTestVecs =…

程序清单2-3 归一化特征值: def autoNorm(dataSet): /* >>> barray([[ 1., 2., 3.], [ 2., 3., 4.], [ 10., 0., 0.]])>>> b.max(0)array([ 10., 3., 4.])>>> b.min(0)array([ 1., 0., 0.]) 如上面的例子,求每一列的最大值(或者最小值),组成一个向量 */  minVals = dataSet.min(0)   m…