Machine Learning with TensorFlow 1.x

This book is for data scientists and researchers who are looking to either migrate from an existing machine learning library or jump into a machine learning platform headfirst. The book is also for software developers who wish to learn deep learning by example. Particular focus is placed on solving commercial deep learning problems from several industries using TensorFlow’s unique features. No commercial domain knowledge is required, but familiarity with Python and matrix math is expected.

这是一本针对数据科学家和研究人员的深度学习入门书籍，同时也可以作为软件开发者学习深度学习的入门教材。本书旨在帮助读者通过TensorFlow这个强大的深度学习框架，解决商业深度学习的实际问题。 本书首先介绍了TensorFlow的安装类型，包括基本安装和高级安装，以及如何在不同的操作系统上开始使用TensorFlow。接着，作者引导读者构建一个手写字符识别器，并介绍了TensorFlow提供的工具，以更有效和方便地工作。 在构建手写字符识别器的过程中，作者使用了卷积神经网络。卷积神经网络是一种特殊的神经网络，它可以处理图像数据，并从中提取有用的特征。在本章节中，作者详细解释了如何使用卷积神经网络构建手写字符识别器。 在处理CIFAR-10数据集时，作者使用了卷积神经网络进行训练和测试，并调整网络参数以优化模型性能。通过这个过程，可以学习到如何从图像中提取有用的特征，并进行分类任务。 在处理时间序列数据时，作者介绍了时间序列数据的特性，并展示了如何使用机器学习技术处理这些数据。在获取和处理金融时间序列数据时，需要考虑时间限制。由于金融市场的实时性，金融时间序列数据的获取和处理需要