曾益强
人物简介：
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）。
TensorFlow机器学习实战指南书籍相关信息
- ISBN：9787111579489
- 作者：[美] 尼克·麦克卢尔（Nick McClure） / 曾益强
- 出版社：冶金工业出版社/机械工业出版社
- 出版时间：2017-10-1
- 页数：272
- 价格：69.00元
- 纸张：暂无纸张
- 装帧：平装
- 开本：暂无开本
- 语言：暂无语言
- 丛书：智能系统与技术丛书
- 原作名：TensorFlow Machine Learning Cookbook
- 适合人群：适合具有编程基础，希望学习机器学习与TensorFlow框架的初学者、有一定编程经验的数据分析师、软件工程师以及对机器学习有兴趣的爱好者
- TAG：人工智能 / 数据科学 / 深度学习 / 机器学习 / TensorFlow / 算法编程
- 豆瓣评分：5.4
- 更新时间：2025-05-10 04:09:21
内容简介：
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。
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