其它的深度学习库通过对大数据集做预处理，绕过了内存限制，但TensorFlow通过Data API，使一切都容易了：只需要创建一个数据集对象，告诉它去哪里拿数据，以及如何做转换就行。...TensorFlow负责所有的实现细节，比如多线程、队列、批次和预提取。另外，Data API和tf.keras可以无缝配合！...TFRecord是一个灵活高效的二进制格式，基于Protocol Buffers（一个开源二进制格式）。Data API还支持从SQL数据库读取数据。...但是，你也许更想要一个独立的自定义层（就像Scikit-Learn的StandardScaler），而不是像means和stds这样的全局变量： class Standardization(keras.layers.Layer...模型，可以处理类型特征（和数值特征），学习每个类型（和未登录词）的嵌入： regular_inputs = keras.layers.Input(shape=[8]) categories = keras.layers.Input
Aurélien 在写第二版时，对下半部分深度学习各章节的修订非常非常大（前面机器学习的部分更改只有10%，只是新加了一个第9章），所以还是先看变动大的深度学习部分吧。...通过研究大脑来制造智能机器，也符合这个逻辑。人工神经网络（ANN）就是沿着这条逻辑诞生的：人工神经网络是受大脑中的生物神经元启发而来的机器学习模型。...1980年代早期，诞生了新的神经网络架构和新的训练方法，连结主义（研究神经网络）复苏，但是进展很慢。到了1990年代，出现了一批强大的机器学习方法，比如支持向量机（见第05章）。...图10-10 Keras API的两个实现：左边是多后端Keras，右边是tf.keras 排在Keras和TensorFlow之后最流行的深度学习库，是Facebook的PyTorch。...安装TensorFlow 2 假设已经在第2章中安装了Jupyter和Scikit-Learn，使用pip安装TensorFlow。
---- 第10章 使用Keras搭建人工神经网络 第11章 训练深度神经网络 第12章 使用TensorFlow自定义模型并训练 第13章 使用TensorFlow加载和预处理数据 第14章...章 强化学习] [第19章 规模化训练和部署TensorFlow模型] ---- 击球手击出垒球，外场手会立即开始奔跑，并预测球的轨迹。...在第16章，还会继续学习RNN，如何使用RNN来做自然语言处理，和基于注意力机制的新架构。...Keras中，LSTM层基于keras.layers.LSTMCell单元，后者目前还不支持窥孔。...章 强化学习] [第19章 规模化训练和部署TensorFlow模型] ----
因为后端使用的是TensorFlow，这些操作就是TensorFlow操作（第12章会讨论TF操作）： >>> model.layers[1].updates [<tf.Operation 'cond_...这些是 TensorFlow 的Adam类的默认值（更具体地，ε默认为None，Keras将使用keras.backend.epsilon()，默认为10-7，可以通过keras.backend.set_epsilon...目前所有讨论的优化方法都是基于一阶偏导（雅可比矩阵）的。文献中还介绍了基于二阶导数（黑森矩阵，黑森矩阵是雅可比矩阵的骗到）的算法。...提示：如果想对一个自归一化的基于SELU的网络使用正则，应该使用alpha dropout：这是一个dropout的变体，可以保留输入的平均值和标准差（它是在SELU的论文中提出的，因为常规的dropout...希望你现在对Keras有足够的自信。随着深入，可能需要写自定义的损失函数或调解训练算法。对于这样的情况，需要使用TensorFlow的低级API，见下一章。
事实上，你在实际案例中95%碰到的情况只需要tf.keras就足够了（和tf.data，见第13章）。现在来深入学习TensorFlow的低级Python API。...这一章就会讨论这些问题，还会学习如何使用TensorFlow的自动图生成特征提升自定义模型和训练算法。首先，先来快速学习下TensorFlow。...TensorFlow速览 TensorFlow是一个强大的数值计算库，特别适合做和微调大规模机器学习（但也可以用来做其它的重型计算）。...无数的项目是用TensorFlow来做各种机器学习任务，包括图片分类、自然语言处理、推荐系统和时间序列预测。...TensorFlow也支持其它语言的API。任何情况下，甚至是跨设备和机器的情况下，TensorFlow的执行引擎都会负责高效运行。 ?
千呼万唤始出来，《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》第二版正式出来了。...《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》第二版 下载本书代码：https://github.com/ageron/handson-ml2 下载本书PDF： https.../dp/1492032646/ref=sr_1_1 第二版的变化 全面使用TensorFlow2是最大的变化，除此之外，作者还详细记录了六大改进： 第二版覆盖了更多的机器学习知识，包括：无监督学习...、Google Cloud AI平台大规模训练和部署TF模型，还简要介绍了TF Transform、TFLite、TF Addons/Seq2Seq、和TensorFlow.js； 讨论了一些最近的深度学习研究成果...； 第二大章的所有代码都迁移到了TensorFlow 2，能使用Keras就使用Keras API（tf.keras）； Scikit-Learn、NumPy、pandas、Matplotlib的代码都更新了
---- （第二部分：深度学习） 第10章 使用Keras搭建人工神经网络 第11章 训练深度神经网络 第12章 使用TensorFlow自定义模型并训练 第13章 使用TensorFlow加载和预处理数据...第18章 强化学习] [第19章 规模化训练和部署TensorFlow模型] ---- 自编码器是能够在无监督（即，训练集是未标记）的情况下学习输入数据的紧密表征（叫做潜在表征或编码）的人工神经网络。...相反，如果它太低，模型将大多忽略稀疏目标，它不会学习任何有趣的功能。 现在就可以实现基于KL散度的稀疏自编码器了。...（第二部分：深度学习） 第10章 使用Keras搭建人工神经网络 第11章 训练深度神经网络 第12章 使用TensorFlow自定义模型并训练 第13章 使用TensorFlow加载和预处理数据...第18章 强化学习] [第19章 规模化训练和部署TensorFlow模型]
然后会介绍用RNN如何搭建编码器-解码器架构，来做神经网络机器翻译（NMT）。我们会使用TensorFlow Addons项目中的 seq2seq API 。 本章的第二部分，会介绍注意力机制。...警告：基于英伟达的cuDNN库，LSTM层和GRU层针对GPU有优化实现。但是，这个实现不支持遮挡。如果你的模型使用了遮挡，则这些曾会回滚到（更慢的）默认实现。...另外，TF Hub团队正向TensorFlow 2 移植基于Transformer的模块，很快就可以用了。同时，我希望我向你展示了自己实现Transformer并不难，这是一个很好的练习！...语言模型的最新进展 2018年被称为“NLP的ImageNet时刻”：成果惊人，产生了越来越大的基于LSTM和Transformer、且在大数据集上训练过的架构。...下一章，我们会学习用自编码器，以无监督的方式学习深度表征，并用生成对抗网络生成图片及其它内容！ 练习 有状态RNN和无状态RNN相比，优点和缺点是什么？
另外，CNN也不再限于视觉，比如：语音识别和自然语言处理，但这一章只介绍视觉应用。 本章会介绍CNN的起源，CNN的基本组件以及TensorFlow和Keras实现方法。...图14-10 深度最大池化层可以让CNN学习到多种不变性 Keras没有深度方向最大池化层，但TensorFlow的低级API有：使用tf.nn.max_pool()，指定核的大小、步长（4...这通常是机器学习任务中最难的部分：获取标签。一个好主意是花点时间来找合适的工具。...目前，TensorFlow Models中可用的实例分割时基于Mask R-CNN架构的，是在2017年的一篇论文中提出的：通过给每个边框做一个像素罩，拓展Faster R-CNN模型。...尝试下TensorFlow的风格迁移教程。用深度学习生成艺术作品很有趣。
看了《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》（Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow）一书的序言和第...第1章更是直接扫清了一系列机器学习的概念，让人觉得特别爽快。 ?...Hands-On%20Machine%20Learning%20with%20-%20Aurelien%20Geron.azw3 美国亚马逊链接：Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn...and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems ?...Aurélien Géron Aurélien Géron畅谈如何让企业在现实世界产品里使用机器学习
《Python机器学习基于PyTorch和Scikit-learn》是一本非常优秀的机器学习实践指南。...本书包含了丰富的案例研究和实践经验，让读者能够快速掌握基本的机器学习算法，以及如何使用Python进行模型训练、评估和优化等步骤。...尤其是在介绍PyTorch和Scikit-learn这两个工具时，作者对其进行了深入的剖析，让读者能够更好地理解这两个工具的优劣和适用场景。 案例研究和实践经验都非常丰富和实用。...在我的实践中，我发现书中提供的实践经验非常实用，让我能够更好地理解机器学习的基本概念和应用场景。 总的来说，我认为这本书是一本非常好的机器学习实践指南。...它不仅介绍了机器学习的基本概念和算法，还提供了丰富的案例研究和实践经验，让读者能够快速掌握机器学习的核心技术和应用方法。如果你想要学习Python机器学习，我强烈推荐你阅读这本书。
简介 TensorFlow和Keras最常见的用途之一是图像识别/分类。通过本文，您将了解如何使用Keras达到这一目的。 定义 如果您不了解图像识别的基本概念，将很难完全理解本文的内容。...TensorFlow/Keras TensorFlow是Google Brain团队创建的一个Python开源库，它包含许多算法和模型，能够实现深度神经网络，用于图像识别/分类和自然语言处理等场景。...Keras是一个高级API（应用程序编程接口），支持TensorFlow（以及像Theano等其他ML库）。...其设计原则旨在用户友好和模块化，尽可能地简化TensorFlow的强大功能，在Python下使用无需过多的修改和配置 图像识别（分类） 图像识别是指将图像作为输入传入神经网络并输出该图像的某类标签。...机器学习的工作流 在开始训练图像分类器的示例之前，让我们先来了解一下机器学习的工作流程。训练神经网络模型的过程是相当标准的，可以分为四个不同的阶段。
基于scikit-learn的机器学习简介 作者：陆勤（专注机器学习研究和应用） 基于scikit-learn的机器学习简介，包括以下内容： 机器学习：问题集 装载实例数据 学习和预测 模型持久性 约定俗称...机器学习：问题集 一般而言，一个学习问题会考虑n个样本数据集，并尝试着预测不知道数据的特性。...机器学习可以粗略地划分为： 监督学习，包括分类和回归，都属于预测问题的范畴，前者预测实例中所关注的某个定性变量，即分类；后者预测实例中所关注的某个定性变量，即回归。...装载实例数据 Python机器学习库scikit-learn已经提供了一些标准的数据集，供我们使用，比方说iris数据集和digits数据集，可以研究分类；boston的房价数据集，可以研究回归。...学习和预测 使用支持向量机模型，对数据集进行学习和预测，代码清单如下： ? 模型的持久性 使用pickle库把模型进行保存，基于iris数据集的一个Demo实例，代码清单如下： ?
机器学习圈子有几本经典必读书，首推《机器学习实战：基于Scikit-learn与Tensorflow》。...这是本入门书，看名字也知道，介绍了两套Python的机器学习库，分别是面向机器学习算法的Scikit-learn，和面向深度学习算法的Tensorflow。...这些知识来源于对算法的理解和实践，恐怕手推公式也无法替代对这部分内容的学习，如果目的是使用机器学习，特别是通过Scikit-learn使用机器学习，可能反而更看重这部分内容。...我专门写了一本书，叫《机器学习算法的数学原理和Python实现》来介绍。 Keras给了我同样的感觉。...现在我倒觉得，新版的《机器学习实战》分别用Scikit-learn和Keras来分别介绍机器学习和深度学习，实在是在合理不过的事。
在机器学习中（其它领域也是），很难提前知道哪个想法有效，所以应该尽量多、尽量快尝试。加速训练的方法之一是使用GPU或TPU。要进一步加快，可以在多个机器上训练，每台机器上都有硬件加速。...使用TensorFlow Serving TF Serving是一个非常高效，经过实战检测的模型服务，是用C++写成的。...当网站服务是基于一些用户隐私数据时，在客户端做预测可以使用户数据不出用户机器，可以保护隐私。 对于所有这些情况，可以将模型输出为特殊格式，用TensorFlow.js js库来加载。...但在实际中，这个算法不怎么高效，所以TensorFlow团队放弃了动态安置器。 但是，tf.keras和tf.data通常可以很好地安置运算和变量（例如，在GPU上做计算，CPU上做预处理）。...所有VM基于AI Platform’s 2.0运行时（VM配置包括TensorFlow 2.0和其它包）和Python 3.5。
---- （第二部分：深度学习） 第10章 使用Keras搭建人工神经网络 第11章 训练深度神经网络 第12章 使用TensorFlow自定义模型并训练 第13章 使用TensorFlow加载和预处理数据...18章 强化学习 [第19章 规模化训练和部署TensorFlow模型] ---- 强化学习（RL）如今是机器学习的一大令人激动的领域，也是最老的领域之一。...TF-Agents库 TF-Agents 库是基于TensorFlow实现的强化学习库，Google开发并在2018年开源。...有了TFPyEnvironment类，TF-Agents支持纯Python环境和基于TensorFlow环境。...---- （第二部分：深度学习） 第10章 使用Keras搭建人工神经网络 第11章 训练深度神经网络 第12章 使用TensorFlow自定义模型并训练 第13章 使用TensorFlow加载和预处理数据
我叫Alex，我在机器学习和网络图分析（主要是理论）有所涉猎。我同时在为一家俄罗斯移动运营商开发大数据产品。这是我第一次在网上写文章，不喜勿喷。 现在，很多人想开发高效的算法以及参加机器学习的竞赛。...前提是读者已经有很好的数学和机器学习方面的知识（我的团队主要由MIPT（莫斯科物理与技术大学）和数据分析学院的毕业生构成）。 这篇文章是对数据科学的简介，这门学科最近太火了。...机器学习的竞赛也越来越多（如，Kaggle, TudedIT），而且他们的资金通常很可观。 R和Python是提供给数据科学家的最常用的两种工具。...这一切的发生是因为Scikit-Learn库的腾空出世，它包含有完善的文档和丰富的机器学习算法。 请注意，我们将主要在这篇文章中探讨机器学习算法。...数据标准化 我们都知道大多数的梯度方法（几乎所有的机器学习算法都基于此）对于数据的缩放很敏感。因此，在运行算法之前，我们应该进行标准化，或所谓的规格化。
第1章 机器学习概览 来源：ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 译者：@SeanCheney 校对：@Lisanaaa @飞龙 大多数人听到“机器学习...然后，在我们出发去探索机器学习新大陆之前，我们要观察下地图，以便知道这片大陆上的主要地区和最明显的地标：监督学习vs非监督学习，在线学习vs批量学习，基于实例vs基于模型学习。...有两种主要的归纳方法：基于实例学习和基于模型学习。 基于实例学习 也许最简单的学习形式就是用记忆学习。...案例 1-1，使用 Scikit-Learn 训练并运行线性模型。...什么学习算法是用相似度做预测？ 模型参数和学习算法的超参数的区别是什么？ 基于模型学习的算法搜寻的是什么？最成功的策略是什么？基于模型学习如何做预测？ 机器学习的四个主要挑战是什么？
Keras官网：http://keras.io/ Github项目：https://github.com/fchollet/keras 中文文档主页：http://keras-cn.readthedocs.io...第一部分：快速开始Keras Keras的核心数据结构是“模型”，模型是一种组织网络层的方式。...Keras中主要的模型是Sequential模型，Sequential是一系列网络层按顺序构成的栈。 ...model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy']) 编译模型时必须指明损失函数和优化器...Keras的一个核心理念就是使得事情在简单的同时，保证用户对他们希望做的事情有足够的控制力度（最绝对的控制来自于源代码的可扩展性） from keras.optimizers import SGD model.compile
Python 在人工智能方面最有名的工具库主要有： Scikit-Learn scikit-learn.org Scikit-Learn 是用 Python 开发的机器学习库，其中包含大量机器学习算法、...TensorFlow tensorflow.org TensorFlow 最初由 Google 开发，用于机器学习的研究。...但 TensorFlow 相对来说更底层，更多时候我们会使用基于它开发的其他框架。...Keras keras.io Keras 是一个高度模块化的神经网络库，用 Python 编写，能够在 TensorFlow 或 Theano 上运行。它的接口非常简单易用，大大提升了开发效率。...第一阶段：数学 高等数学／线性代数／概率论 第二阶段：编程 python语言基础／python工具库实战 第三阶段：机器学习 机器学习入门／机器学习提升 第四阶段：数据挖掘实战 数据挖掘入门／数据分析实战
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