TensorFlow机器学习项目实战

TensorFlow是Google所主导的机器学习框架，也是机器学习领域研究和应用的热门对象。《TensorFlow机器学习项目实战》主要介绍如何使用TensorFlow库实现各种各样的模型，旨在降低学习门槛，并为读者解决问题提供详细的方法和指导。《TensorFlow机器学习项目实战》全书共10章，分别介绍了TensorFlow基础知识、聚类、线性回归、逻辑回归、不同的神经网络、规模化运行模型以及库的应用技巧。

这是一本专注于TensorFlow机器学习框架的书籍，旨在帮助读者掌握如何使用TensorFlow库实现各种各样的模型。全书共10章，分别介绍了TensorFlow基础知识、聚类、线性回归、逻辑回归、不同的神经网络、规模化运行模型以及库的应用技巧。 本书首先介绍了TensorFlow机器学习框架的基本概念，包括张量的阶、形状和类型，以及如何使用TensorFlow的数据流图进行数值计算。接着，本书深入探讨了聚类的概念和原理，包括k均值和k最近邻等聚类算法。然后，本书详细讲解了线性回归的定义和目标，以及损失函数在模型拟合中的作用。 在神经网络方面，本书详细介绍了简单的前向神经网络和卷积神经网络。卷积神经网络在计算机视觉领域取得了显著的成功，例如在图像分类、物体检测、人脸识别等任务中。此外，本书还介绍了循环神经网络与LSTM概念，以及如何使用这些网络处理序列数据。 在模型训练方面，本书详细讲解了如何使用TensorBoard观察模型训练过程中的中间结果，并介绍了如何使用skflow库进行机器学习。此外，本书还介绍了LeNet 5与图像识别技术，以及VGG模型与Inception模型等