程序员的AI书：从代码开始 PDF 电子书 X0032

java8

Java电子书：程序员的AI书：从代码开始   PDF 电子书 Java吧 java8.com
+ y+ {) e1 d( |" M2 y: V6 Z8 D+ c
) z1 _, ^% V1 i( {' w0 a! Y作者:张力柯出版社:电子工业出版社出版时间:2020年02月
) A5 ?7 s1 o7 X) u' F; l/ E
9 C5 s* h  D6 R2 `编号：166-Java吧资源免费-X0032【Java吧 java8.com】
* k- p( C7 j3 e- X3 Q

8 e- g7 ^; K) u, |  m% ^
目录：

. P' l) C2 h2 R0 [! A4 O


( \: r' \+ E: X# Z上篇
+ J* ^& Z% B0 D7 j" j* C! Y4 }( |第1章 机器学习的HELLO WORLD 2
1.1 机器学习简介 2
1.2 机器学习应用的核心开发流程 3
) T. B1 N+ R8 D2 S6 k1.3 从代码开始 6
0 I' f; I1 ~, j7 H8 I1.3.1 搭建环境 6
( q( u* h' o, X! ]( \1.3.2 一段简单的代码 7
1.4 本章小结 9
; R7 s! o4 [7 @1.5 本章参考文献 9

5 ]( _+ U6 H6 ^: o# `+ l/ ^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
- O& D' y9 c3 R* Y, x7 p6 C3 \2.2 线性回归、梯度下降及实现 15
" P- \) X! [7 L/ }* b- I+ U& a2.2.1 分类的原理 15
$ ?( e" A- O- F) n  V3 F  G$ z1 g2.2.2 损失函数与梯度下降 16
; c8 n% Z& ]1 G0 y# w* X0 g2.2.3 神经元的线性回归实现 18
$ B* @  T% G8 s2.3 随机梯度下降及实现 21
; u- {: M3 E. a) e0 k% _2.4 单层神经网络的Python实现 23
# w0 x! B! n" V+ m- z4 X2.4.1 从神经元到神经网络 23
2.4.2 单层神经网络：初始化 25
/ ]! k0 v8 y+ _9 m' n# s2.4.3 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
0 V2 E; C! s* I% T9 O3 b" x2.4.6 网络训练及调整 34
2.5 本章小结 38
2.6 本章参考文献 38
6 A9 h2 n+ S" `, ~! |
5 |: m* J& k5 m+ v第3章 上手KERAS 39
  b& W8 u! `) @" e& R3.1 Keras简介 39
3.2 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
& c2 n: o: q- H6 M  K/ N7 z5 W3.3.2 Layer 48
3.3.3 Loss 65
0 |8 H3 g9 c$ {0 N8 t$ A& O+ [3.4 再次代码实战 70
. z2 J* t. Y% x) A" s$ G9 S; K. v( L4 a# M3.4.1 XOR运算 70
+ y: }% ~+ Q, M* t3 }3.4.2 房屋价格预测 73
1 a* }7 N* S& q' z, ?- B& T3.5 本章小结 75
3.6 本章参考文献 76
$ c# n; S  Z4 E" P" H4 d; q. U; F
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
4.1.2 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
1 O4 L+ f$ [3 r8 e: l6 D8 l4.2 初识分类算法 80
! M( r  O# [& X& H0 u. h4.2.1 分类算法的性能度量指标 81
4.2.2 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
) _, ?) P8 k5 x/ `4.3.3 实例演练 96
4.3.4 决策树优化 99
4.4 线性回归 101
4.4.1 算法介绍 101
4.4.2 实例演练 101
4.5 逻辑回归 102
- A* P3 \% w. u1 x4.5.1 算法介绍 102
4.5.2 多分类问题与实例演练 107
4.6 神经网络 108
9 e/ f( B! u" K: L0 }) p4.6.1 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
! Y( m/ J; {' Z. \4.7 本章小结 120
. l! f" l) P& e1 T  E4.8 本章参考文献 120
* v$ c7 I" i2 }java8.com
7 }4 w5 ], P: U6 f下篇
- ~/ m8 f. [. f6 G第5章 推荐系统基础 122
5.1 推荐系统简介 122
1 }- P' g! ]5 c2 ~% F5.2 相似度计算 124
  \& I' K# N7 i5 Q5.3 协同过滤 125
5.3.1 基于用户的协同过滤 126
2 `: R! y0 |$ i5.3.2 基于物品的协同过滤 128
5.3.3 算法实现与案例演练 129
5.4 LR模型在推荐场景下的应用 131
6 ]  U3 S% U- t( N+ [) w5.5 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
. `0 f; C% v* D" z) y5.5.2 Wide＆Deep模型 137
) a) X5 _1 D' u6 p$ g, M2 B: ]5.5.3 交叉特征 137
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
/ ]( W8 U2 V; ]/ z$ z3 ~6.2 循环神经网络 148
6.2.1 Slot Filling 148
6 y# M* L; N4 v  k1 c7 j: `# [6.2.2 NLP中的单词处理 150
& C! B" @1 Q2 \6 |2 V6.2.3 循环神经网络简介 153
* j. u' a6 D. A& V3 Y: \6.2.4 LSTM网络简介 154
$ e# M6 e( x5 k, A6.3 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
6.4 Attention 173
! \# P- R( D5 B1 M- v' n6.4.1 Seq2Seq的问题 174
6.4.2 Attention的工作原理 175
6.4.3 Attention在Keras中的实现 178
6.4.4 Attention示例 180
9 i1 O9 E- k3 w# K1 Y6.5 本章小结 185
6.6 本章参考文献 185
3 a) d! }$ _1 [# _3 e
第7章 图像分类实战 187
7.1 图像分类与卷积神经网络 187
9 j7 h% W$ L7 H# t- J% r" T2 Y7.1.1 卷积神经网络的历史 187
' q3 H3 |6 @9 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
7.2.1 卷积运算 191
, Q9 I* F9 ]) j+ o5 Z+ S/ d7.2.2 传统图像处理中的卷积运算 193
: P. h& z' h3 f) x7.2.3 Pooling 195
) m2 u  b+ |- c0 S" V7.2.4 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
8 s$ r9 a% b, N2 b: Q7.4.1 数据增强 210
7.4.2 ResNet 214
4 r7 G2 z. P3 l7.5 本章小结 216
( Y/ @2 C3 Y5 z; W3 F  H. E7.6 本章参考文献 217
/ q$ Y; N& B2 s! \& w6 z- v
第8章 目标识别 218
9 x' b9 m& ]2 }  ~, y& Q8.1 CNN的演化 218
' c" {' L% U, o8.1.1 CNN和滑动窗口 218
8.1.2 RCNN 220
8.1.3 从Fast RCNN到Faster RCNN 223
& }" y, O8 F! r8.1.4 Faster RCNN核心代码解析 228
$ A7 ~# v6 N* W0 H9 s  X# x$ ~, ]8 k8.2 YOLO 242
1 B* @0 u+ T, X' M8.2.1 YOLO v1 242
& y1 }4 }- b. y8.2.2 YOLO v2 248
! i+ _: e9 V: {0 k; V& }8.2.3 YOLO v3 251
: x' V, E) p4 f% j, z  p8.3 YOLO v3的具体实现 253
8.3.1 数据预处理 253
8.3.2 模型训练 260
8.4 本章小结 293
8.5 本章参考文献 294
9 F$ `8 F& T2 O. w
1 _! O' D, Q- Y) g4 V第9章 模型部署与服务 296
1 |3 h( v  u9 v  ]9.1 生产环境中的模型服务 296
! N3 S& H, F5 ~4 p8 E: v& n9.2 TensorFlow Serving的应用 299
) o4 `! k9 @* a% |0 E9 u5 T9.2.1 转换Keras模型 299
5 a2 A2 ~8 ?) y/ ^3 T: V9.2.2 TensorFlow Serving部署 302
& A/ [7 `3 ~% @; k9.2.3 接口验证 303
& }7 P6 O; W; z$ O0 j9 D5 G9.3 本章小结 307
& A' l; P4 ]8 j) E# {- q+ [9.4 本章参考文献 308

百度云盘下载地址(完全免费-绝无套路)：

游客，如果您要查看本帖隐藏内容请回复

" F; H" ?' ]; d: A7 A7 S0 {8 Z
1 ^# x; i: Y3 p; Z

一本漫画

我来白漂了 多谢

万通老鲁

good 白漂啦

一朵半开

真的免费下载 难得

早餐卡路里

良心网站，力挺

守心明意

java吧 真给力

琉球国王

good 白漂啦

潇洒小老头儿

java吧 真给力

杨征

java吧 真给力

錢塘龍

良心网站，力挺