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
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% g5 x8 A/ a0 a5 D: u% X作者:张力柯出版社:电子工业出版社出版时间:2020年02月
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编号：166-Java吧资源免费-X0032【Java吧 java8.com】



" J6 @& n0 G& u目录：
8 y4 z  J8 \8 E) Y1 z

/ r" Z' ]# T" N1 R
; h3 q6 d$ b4 L
上篇
第1章 机器学习的HELLO WORLD 2
* m' F2 c6 E( P/ [/ Y1.1 机器学习简介 2
1.2 机器学习应用的核心开发流程 3
! K# ^) o- }9 a( V: B/ W" w/ h1 r+ Z1.3 从代码开始 6
3 }0 W5 `) O. a+ X& C: u1.3.1 搭建环境 6
6 i$ D+ B; r# R1.3.2 一段简单的代码 7
8 q; ?: q2 W5 D7 y1 |  @1 D1.4 本章小结 9
0 |# M, G. d! I/ O5 I* k' G- V1.5 本章参考文献 9
/ t5 L! K/ d3 ?! C' L
/ E$ M0 ~  B3 E1 I# b0 W0 z第2章 手工实现神经网络 10
2.1 感知器 10
2.1.1 从神经元到感知器 10
2.1.2 实现简单的感知器 12
& X# L0 h! r, d, l0 ]+ M& h% R2.2 线性回归、梯度下降及实现 15
5 E+ Q* R, Y3 |8 e2.2.1 分类的原理 15
. g9 i0 u: P$ j5 n" \' i0 z# s8 V2 ]2.2.2 损失函数与梯度下降 16
2.2.3 神经元的线性回归实现 18
2 y/ _, R0 a" B3 u) l1 F2.3 随机梯度下降及实现 21
' G, I& n/ y* q+ }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
; e+ K3 o  }2 H3 m( }: J2.4.2 单层神经网络：初始化 25
4 x+ Y# s" u3 n! \2.4.3 单层神经网络：核心概念 27
2.4.4 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
2.4.6 网络训练及调整 34
2.5 本章小结 38
2.6 本章参考文献 38
- W- T, B- x9 B
第3章 上手KERAS 39
; F  r; A# i  k& h3.1 Keras简介 39
2 d, }2 S/ V1 y' o& j/ L" f1 R* }$ t3.2 Keras开发入门 40
3.2.1 构建模型 40
% |4 z; p0 u! n: l3.2.2 训练与测试 42
% V9 n5 K! F0 v, S% s8 ]) W6 S# Y3.3 Keras的概念说明 44
$ k: b: q4 O9 L7 S9 |) s$ Y$ ~7 d3.3.1 Model 44
( r7 C% ^$ B. O% E6 {& o  ~4 t3.3.2 Layer 48
3.3.3 Loss 65
- h) }3 _5 C7 t  I. [' f9 A3.4 再次代码实战 70
3.4.1 XOR运算 70
3.4.2 房屋价格预测 73
7 f( E. i! w1 k3 ?2 O& J/ T3.5 本章小结 75
3.6 本章参考文献 76

3 f+ z7 t3 L5 ?1 C: t- T8 c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
. [9 G' `! m  ]4 ]4.1.1 安装sklearn 78
3 w  L0 O/ p6 g' N- Y( A! w8 o4.1.2 sklearn中的常用模块 78
8 x& J+ b7 q; \" q4.1.3 对算法和模型的选择 79
2 K& f, B5 m6 _4.1.4 对数据集的划分 80
0 d4 y  `* t2 K# j, M, ?4.2 初识分类算法 80
4.2.1 分类算法的性能度量指标 81
: K/ ~" N) J1 ^4.2.2 朴素贝叶斯分类及案例实现 86
2 w* L* \9 h( E$ u: N3 e4.3 决策树 90
4.3.1 算法介绍 90
4.3.2 决策树的原理 91
. |- S, u$ M3 m+ O. X+ e, p  {2 ^4.3.3 实例演练 96
4.3.4 决策树优化 99
/ y% Q' v1 b$ j) O, \. b4.4 线性回归 101
4.4.1 算法介绍 101
/ i* f7 G( r4 q* Q" ^4.4.2 实例演练 101
% Q9 X3 A9 L/ Z, A5 q4.5 逻辑回归 102
4.5.1 算法介绍 102
' F; x0 o3 f4 h7 d; w4.5.2 多分类问题与实例演练 107
4.6 神经网络 108
4.6.1 神经网络的历史 108
4.6.2 实例演练 114
' A. E5 J( J! m6 H# B4.6.3 深度学习中的一些算法细节 117
; S& P; {% x3 G# }& k4.7 本章小结 120
' E, ], p5 ~8 R3 s. a2 a$ y4.8 本章参考文献 120
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下篇
第5章 推荐系统基础 122
5.1 推荐系统简介 122
0 h  F' D, {8 n' r0 D; Q; d5.2 相似度计算 124
9 U) J( T5 p, ]" g) x5.3 协同过滤 125
5.3.1 基于用户的协同过滤 126
* b  g; s5 z( _) T3 C$ ?- `5 c5.3.2 基于物品的协同过滤 128
5.3.3 算法实现与案例演练 129
$ C/ E4 j) k7 u. Y5.4 LR模型在推荐场景下的应用 131
5.5 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
5.5.3 交叉特征 137
& x1 ^* y+ |+ J& o" _- Z$ }! \5.6 本章小结 145
5.7 本章参考文献 145

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
" Z7 {- P7 y2 w5 a9 h3 {( q6.2 循环神经网络 148
6.2.1 Slot Filling 148
6.2.2 NLP中的单词处理 150
; ^% x# `, s, u7 U2 C. S6.2.3 循环神经网络简介 153
6.2.4 LSTM网络简介 154
6 _: \4 w/ \/ T  U. V8 e" [# H! m/ @6.3 Seq2Seq原理介绍及实现 157
) h9 x0 W9 Q+ W- W* O9 i6.3.1 Seq2Seq原理介绍 157
2 W9 C1 F: h: s* F- m* I" L2 W6.3.2 用Keras实现Seq2Seq算法 158
6.4 Attention 173
: L% h3 N4 J* n9 T" C6.4.1 Seq2Seq的问题 174
6.4.2 Attention的工作原理 175
: v; _9 a' M4 l5 m' g6.4.3 Attention在Keras中的实现 178
4 T" ?3 K$ S! m: S- {6.4.4 Attention示例 180
( y1 L& K9 i0 F3 N6.5 本章小结 185
% ^- _; i: h! ]9 C% V: H+ A6.6 本章参考文献 185

第7章 图像分类实战 187
7.1 图像分类与卷积神经网络 187
' y6 o* v5 l  N$ f. v7.1.1 卷积神经网络的历史 187
) Z8 F5 x% p0 q- R% s6 Z# o7.1.2 图像分类的3个问题 188
7.2 卷积神经网络的工作原理 190
9 |6 M/ T$ ^/ }8 r. c/ r7.2.1 卷积运算 191
7.2.2 传统图像处理中的卷积运算 193
' u: _% b. L/ r6 t! j7.2.3 Pooling 195
7.2.4 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
7.3.1 交通图标数据集 200
7.3.2 卷积神经网络的Keras实现 202
7.4 优化策略 209
6 F# j$ j6 H) J; Y  p; O7.4.1 数据增强 210
8 ~) z% a. [. a2 H- x% y4 }6 }7.4.2 ResNet 214
) w! V2 W0 G, X; M/ X5 j, r7.5 本章小结 216
5 o5 ^* \6 z7 r3 B; H8 D# v  k7.6 本章参考文献 217

$ ~" X7 f, t  Z+ i第8章 目标识别 218
! R( y* L, c2 t3 H8.1 CNN的演化 218
8.1.1 CNN和滑动窗口 218
1 i, J1 @  Y6 M  c8.1.2 RCNN 220
8.1.3 从Fast RCNN到Faster RCNN 223
: l6 g1 t8 L. i5 N; x8 o* E; a8.1.4 Faster RCNN核心代码解析 228
8.2 YOLO 242
( G6 {6 s  K8 V8 [( N! P  V8.2.1 YOLO v1 242
8.2.2 YOLO v2 248
8.2.3 YOLO v3 251
, `, X' S! v: c6 L8 N8.3 YOLO v3的具体实现 253
8.3.1 数据预处理 253
/ x* O. Z: F+ T8.3.2 模型训练 260
8.4 本章小结 293
; c: g4 b* U0 K5 O) P5 D7 R4 S; A# G$ k8.5 本章参考文献 294

第9章 模型部署与服务 296
9.1 生产环境中的模型服务 296
4 |- e+ a: w7 R- w9 k9.2 TensorFlow Serving的应用 299
. Q7 @8 a& ]4 F0 o& e5 n8 h9.2.1 转换Keras模型 299
9.2.2 TensorFlow Serving部署 302
( ^0 M8 m$ c0 k8 q! A9.2.3 接口验证 303
2 H3 d# a7 r; S: F  o- A4 @9.3 本章小结 307
9.4 本章参考文献 308

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