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。...还会快速学习TensorFlow生态的一些项目： TF Transform (tf.Transform)：可以用来编写单独的预处理函数，它可以在真正训练前，运行在完整训练集的批模式中，然后输出到TF Function...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
---- 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...使用卷积神经网络实现深度计算机视觉 第15章 使用RNN和CNN处理序列 [第16章 使用RNN和注意力机制进行自然语言处理] [第17章 使用自编码器和GAN做表征学习和生成式学习] [第18...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。...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_...因为和任务A很像，所以可以尝试一下迁移学习。...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。...指数调度和分段恒定学习率也很简单。首先定义一个函数接受当前周期，然后返回学习率。...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
] [第15章 使用RNN和CNN处理序列] [第16章 使用RNN和注意力机制进行自然语言处理] [第17章 使用自编码器和GAN做表征学习和生成式学习] [第18章 强化学习] [第19章...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。 ?
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。...人工神经网络是深度学习的核心，它不仅样式多样、功能强大，还具有可伸缩性，这让人工神经网络适宜处理庞大且复杂的机器学习任务，例如对数十亿张图片分类（谷歌图片）、语音识别（苹果Siri）、向数亿用户每天推荐视频...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）。...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]
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
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。
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： ?
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？
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？
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。...例如，你可以用自己的图片基于地点来分类（沙滩、山、城市，等等），或者使用现成的数据集（比如从TensorFlow Datasets）。 b. 将其分成训练集、验证集、训练集。...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。
很多朋友想学习机器学习，却苦于环境的搭建，这里给出windows上scikit-learn研究开发环境的搭建步骤。 Step 1....Python的安装 python有2.x和3.x的版本之分，但是很多好的机器学习python库都不支持3.x，因此，推荐安装2.7版本的python。...如果你的机器是64位版的，那么32位和64位版的任选一个安装就可以了。如果机器是32位版的，就只能安装32位版的了。如果你搞不清楚你的机器的位数，那么就安装32位版的吧。...尝试运行一个scikit-learn机器学习程序 在scikit-learn官网下载一个机器学习的例子，比如： http://scikit-learn.org/stable/_downloads...可以修改这个程序，重新一步步的跑，达到研究学习的目的。 以上就是scikit-learn和pandas环境的搭建过程。希望大家都可以搭建成功，来研究机器学习。 （欢迎转载，转载请注明出处。
很多朋友想学习机器学习，却苦于环境的搭建，这里给出windows上scikit-learn研究开发环境的搭建步骤。...Step 1 Python的安装 python有2.x和3.x的版本之分，但是很多好的机器学习python库都不支持3.x，因此，推荐安装2.7版本的python。...如果你的机器是64位版的，那么32位和64位版的任选一个安装就可以了。如果机器是32位版的，就只能安装32位版的了。如果你搞不清楚你的机器的位数，那么就安装32位版的吧。...尝试运行一个scikit-learn机器学习程序 在scikit-learn官网下载一个机器学习的例子，比如：http://scikit-learn.org/stable/_downloads/plot_cv_predict.ipynb...可以修改这个程序，重新一步步的跑，达到研究学习的目的。 以上就是scikit-learn和pandas环境的搭建过程。希望大家都可以搭建成功，来研究机器学习。
Scikit-learn - Multiclass 和 Multilabel 算法 针对多分类和多标签问题，虽然深度学习具有较好的表现，但采用传统机器学习方法可以作为对问题深入理解的尝试. sklearn.multiclass...提供了很多机器学习算法，处理 multiclass 和 multilabel分类问题，主要是将问题转化为二值分类(binary classification) 问题....可以看作是，对每个样本数据点预测几个属性，如某个地点的风向和地震震级预测....Multioutput-multiclass 分类和 Multi-task 分类： 单个估计器estimator 需要处理几个联合分类任务....可解释性好 由于每个类别 class 仅由一个分类器classifier表示，只需利用该分类器即可学习该类的相关信息. 2.1 Multiclass learning >>> from sklearn
红色石头的个人网站：redstonewill.com 简而言之，因为机器学习的主要任务就是选择合适的机器学习算法在数据集上进行训练，所以不好的算法和不好的数据都可能严重影响训练效果。...对于复杂的机器学习问题，例如图像识别、语音处理，需要的训练样本就更多了，甚至是百万级别的（除非你基于已有的模型进行再次训练，类似于迁移学习，所需的样本可能不多）。...1.4.2 没有代表性的训练数据 为了让模型有更好的泛化能力，很重要的一点是你的训练数据应该有很好的代表性，无论你使用的是基于实例学习还是基于模型学习。...这种情况叫做欠拟合，它和过拟合是两个对立的概念。调试超参数是构建机器学习系统过程中非常重要的一步，下一章节我们想详细介绍。...机器学习类型有很多：监督式和非监督式，批量学习和在线学习，基于实例学习和基于模型学习等。 在一个机器学习工程中，我们收集数据作为训练集，使用学习算法在训练集上进行训练。
例如一种决策树的集成就叫做随机森林，它除了简单之外也是现今存在的最强大的机器学习算法之一。...事实上，在机器学习竞赛中获得胜利的算法经常会包含一些集成方法。 在本章中我们会讨论一下特别著名的集成方法，包括 bagging, boosting, stacking，和其他一些算法。...警告 序列学习技术的一个重要的缺点就是：它不能被并行化（只能按步骤），因为每个分类器只能在之前的分类器已经被训练和评价后再进行训练。因此，它不像Bagging和Pasting一样。...接下来的代码训练了使用 sklearn 的AdaBoostClassifier基于 200 个决策树桩的Adaboost 分类器（正如你说期待的，对于回归也有AdaBoostRegressor）。...这个算法基于一个简单的想法：不使用琐碎的函数（如硬投票）来聚合集合中所有分类器的预测，我们为什么不训练一个模型来执行这个聚合？图 7-12 展示了这样一个在新的回归实例上预测的集成。
第7章 集成学习与随机森林 来源：ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 译者：@friedhelm739 校对：@飞龙 假设你去随机问很多人一个很复杂的问题...例如一种决策树的集成就叫做随机森林，它除了简单之外也是现今存在的最强大的机器学习算法之一。...事实上，在机器学习竞赛中获得胜利的算法经常会包含一些集成方法。 在本章中我们会讨论一下特别著名的集成方法，包括 bagging, boosting, stacking，和其他一些算法。...序列学习技术的一个重要的缺点就是：它不能被并行化（只能按步骤），因为每个分类器只能在之前的分类器已经被训练和评价后再进行训练。因此，它不像Bagging和Pasting一样。...这个算法基于一个简单的想法：不使用琐碎的函数（如硬投票）来聚合集合中所有分类器的预测，我们为什么不训练一个模型来执行这个聚合？图 7-12 展示了这样一个在新的回归实例上预测的集成。
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