程序员的AI书：从代码开始 PDF 电子书 X0032

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Java电子书：程序员的AI书：从代码开始   PDF 电子书 Java吧 java8.com

作者:张力柯出版社:电子工业出版社出版时间:2020年02月
! H. U( i. L- c
7 {9 I' c# X* e# P+ ]1 A& {3 A3 L编号：166-Java吧资源免费-X0032【Java吧 java8.com】


) Z$ c) v1 Q) f7 o. j
( O0 f, v* O. F' V目录：

# r3 s) U% ~% ~( e" D8 O% N: ]# r+ \' a7 J
: Z1 q. M- k( [上篇
6 V& x+ {. c) n! @$ F" \2 ~第1章 机器学习的HELLO WORLD 2
1.1 机器学习简介 2
! [( t. O0 M4 f0 K( n) Y1.2 机器学习应用的核心开发流程 3
- R% r1 v- N4 i3 n1 N: c1.3 从代码开始 6
1.3.1 搭建环境 6
1.3.2 一段简单的代码 7
1.4 本章小结 9
6 Q  H1 n4 O8 Q1.5 本章参考文献 9

第2章 手工实现神经网络 10
5 I3 f% I; F4 N2.1 感知器 10
5 \: N/ a$ J& b7 k( k. V( @2 ?0 f2.1.1 从神经元到感知器 10
2.1.2 实现简单的感知器 12
# F+ E+ y: |9 p  q: N' l2.2 线性回归、梯度下降及实现 15
* R- f+ x* y* V' ^- l2.2.1 分类的原理 15
2.2.2 损失函数与梯度下降 16
; s: m0 [; e- K) b0 c4 S2.2.3 神经元的线性回归实现 18
2.3 随机梯度下降及实现 21
2.4 单层神经网络的Python实现 23
2.4.1 从神经元到神经网络 23
+ K/ y5 j3 W  |2.4.2 单层神经网络：初始化 25
" h3 G7 S, M# p) Q" L; S# V( }7 V+ G! n2.4.3 单层神经网络：核心概念 27
# G7 ], F5 [! l* t2.4.4 单层神经网络：前向传播 28
2.4.5 单层神经网络：反向传播 29
& M3 r" S* Q' @8 O  t+ X  A2.4.6 网络训练及调整 34
2.5 本章小结 38
2.6 本章参考文献 38
+ r' E" }3 [3 [" _6 b0 _) }
第3章 上手KERAS 39
3.1 Keras简介 39
3 b+ u% j$ k3 {  P3.2 Keras开发入门 40
3.2.1 构建模型 40
3.2.2 训练与测试 42
3.3 Keras的概念说明 44
3.3.1 Model 44
6 V, x& ~* j: B3.3.2 Layer 48
; t/ d* p: A+ r1 h3.3.3 Loss 65
3.4 再次代码实战 70
3.4.1 XOR运算 70
: U5 T7 q5 k3 i3 z, V& j3.4.2 房屋价格预测 73
- G2 |7 y: W( k# R$ A+ {3.5 本章小结 75
2 y5 q  u/ S2 E- P/ v3.6 本章参考文献 76

第4章 预测与分类：简单的机器学习应用 77
4.1 机器学习框架之sklearn简介 77
4.1.1 安装sklearn 78
9 e' p" g- X4 u. Q4.1.2 sklearn中的常用模块 78
4.1.3 对算法和模型的选择 79
4.1.4 对数据集的划分 80
4.2 初识分类算法 80
4.2.1 分类算法的性能度量指标 81
# N5 o3 x9 a5 m$ I: M4.2.2 朴素贝叶斯分类及案例实现 86
4.3 决策树 90
4.3.1 算法介绍 90
4.3.2 决策树的原理 91
4.3.3 实例演练 96
4.3.4 决策树优化 99
& U$ s. Q7 X# Y4.4 线性回归 101
4.4.1 算法介绍 101
4.4.2 实例演练 101
/ s  p" [. \) P4 Q4.5 逻辑回归 102
6 p9 Y0 g$ Z; u: o4.5.1 算法介绍 102
5 m! _& ~, f2 Y1 i4.5.2 多分类问题与实例演练 107
. Q% ^8 z5 Y) v' I- W# A5 S4.6 神经网络 108
4.6.1 神经网络的历史 108
4.6.2 实例演练 114
4.6.3 深度学习中的一些算法细节 117
4.7 本章小结 120
  j. W  U5 Q# x9 C/ A+ @3 ^8 c0 P4.8 本章参考文献 120
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下篇
, V! x& v* ?9 k' E4 W1 V( \第5章 推荐系统基础 122
5.1 推荐系统简介 122
5.2 相似度计算 124
5.3 协同过滤 125
5.3.1 基于用户的协同过滤 126
5.3.2 基于物品的协同过滤 128
! K6 k- S, l; n1 Y9 M) W; ?" Y5.3.3 算法实现与案例演练 129
9 h2 }/ k8 F5 J' Y% U/ w! X9 y5.4 LR模型在推荐场景下的应用 131
& O, E+ o& r/ c1 s& _( B2 U5.5 多模型融合推荐模型：Wide＆Deep模型 135
5.5.1 探索-利用困境的问题 135
5.5.2 Wide＆Deep模型 137
, I, g- W( [" V5.5.3 交叉特征 137
; X" v0 ?7 W7 k5.6 本章小结 145
5.7 本章参考文献 145
( q( M" [. |6 ^% Z
$ Q/ B$ s* W% R& \, Q2 {第6章 项目实战：聊天机器人 146
6.1 聊天机器人的发展历史 146
) y3 @7 T1 M! @; ^! N0 Q6.2 循环神经网络 148
+ K0 L; _, O% H9 h6.2.1 Slot Filling 148
6.2.2 NLP中的单词处理 150
/ k* [& W) L& K6.2.3 循环神经网络简介 153
6.2.4 LSTM网络简介 154
8 U) W' ]: `. S1 ?) u0 z  k6.3 Seq2Seq原理介绍及实现 157
6.3.1 Seq2Seq原理介绍 157
6.3.2 用Keras实现Seq2Seq算法 158
# u& _) h# L  J0 g3 _6.4 Attention 173
9 |5 ?$ ^4 i+ T- r  J6.4.1 Seq2Seq的问题 174
6.4.2 Attention的工作原理 175
8 H- r' G& L- y3 {+ s6.4.3 Attention在Keras中的实现 178
6.4.4 Attention示例 180
/ y& ~/ I' O% \" f/ Q8 E8 G# X. H( }6.5 本章小结 185
6.6 本章参考文献 185
% V3 t5 r) L& t' O$ c' D
$ S+ ?4 [3 W! [- ?第7章 图像分类实战 187
. U$ Z$ o4 t" u7 n. f) C+ Y1 E7 i7.1 图像分类与卷积神经网络 187
: N/ D' _9 I, v& Z$ x0 G7.1.1 卷积神经网络的历史 187
, Z% F2 S( a( G3 j5 C# B7.1.2 图像分类的3个问题 188
7.2 卷积神经网络的工作原理 190
7.2.1 卷积运算 191
7.2.2 传统图像处理中的卷积运算 193
7.2.3 Pooling 195
5 \  c( p) U& z! s7.2.4 为什么卷积神经网络能达到较好的效果 197
7.3 案例实战：交通图标分类 200
' L3 x" T- C7 [' R4 x3 A+ Z8 C7.3.1 交通图标数据集 200
7.3.2 卷积神经网络的Keras实现 202
4 k. W! j" O) O9 v. Z& ]# L7.4 优化策略 209
7.4.1 数据增强 210
: L- _. |. h) e; D3 ^" `  }. B7.4.2 ResNet 214
7.5 本章小结 216
7.6 本章参考文献 217
. K: _3 G# T& X# z- v! t- G
第8章 目标识别 218
( O4 t$ n$ U( i3 o8.1 CNN的演化 218
& S6 l! J$ @1 \$ N, N8.1.1 CNN和滑动窗口 218
8 z+ m4 X1 f% L' H; S! k+ e8.1.2 RCNN 220
8.1.3 从Fast RCNN到Faster RCNN 223
$ ]' t% `# ^  {0 Z0 }) H* K! V6 F8.1.4 Faster RCNN核心代码解析 228
8.2 YOLO 242
" K" t- d( n" i1 T( L8.2.1 YOLO v1 242
8.2.2 YOLO v2 248
. u6 N2 b' G0 x2 |8.2.3 YOLO v3 251
* ?/ j1 c2 Z5 z8.3 YOLO v3的具体实现 253
8.3.1 数据预处理 253
: f3 x* {  a6 v( e+ r7 I8.3.2 模型训练 260
& g/ C& m2 N: [3 t; E, R! ~4 d8.4 本章小结 293
8.5 本章参考文献 294
8 g- ]+ ^( Q7 N% N9 s$ m# Q
第9章 模型部署与服务 296
5 Q! C& i  ]* b- l2 Q9 K9.1 生产环境中的模型服务 296
9.2 TensorFlow Serving的应用 299
9.2.1 转换Keras模型 299
9.2.2 TensorFlow Serving部署 302
9.2.3 接口验证 303
( ?" ^; F4 X9 }" x: `9.3 本章小结 307
9.4 本章参考文献 308

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