书籍摘要

《Machine Learning with TensorFlow, 2e》是由Chris A. Mattmann撰写的一本关于机器学习和TensorFlow应用的实用指南。本书由Manning Publications在2020年出版，旨在为读者提供一个全面的机器学习实践平台，帮助读者深入理解TensorFlow框架，并将其应用于各种实际问题中。

书籍结构

本书分为三个部分，涵盖了从基础理论到高级应用的多个方面。

第一部分：机器学习基础

• 第1章：介绍了机器学习的基本概念，包括参数、学习与推理、数据表示和特征等。
• 第2章：深入讲解TensorFlow的基本使用方法，包括张量的表示、操作的创建、会话的执行以及TensorBoard的可视化工具。

第二部分：核心学习算法

• 第3章：探讨线性回归及其在预测连续值问题中的应用。
• 第4章：将线性回归应用于实际的呼叫中心数据，展示如何进行数据清理和模型训练。
• 第5章：介绍分类问题，包括逻辑回归和softmax回归。
• 第6章：使用Bag of Words模型进行情感分析，构建基于逻辑回归的电影评论情感分类器。
• 第7章：自动聚类数据，使用k-means和自组织映射（SOM）对音频数据进行聚类。
• 第8章：从Android手机的加速度计数据中推断用户活动，展示如何将聚类应用于实际问题。
• 第9章：介绍隐马尔可夫模型（HMM），并展示如何使用HMM进行序列建模。
• 第10章：应用HMM进行词性标注和词义消歧，通过实际例子展示HMM在自然语言处理中的应用。

第三部分：神经网络范式

• 第11章：介绍自编码器，展示如何使用神经网络进行数据压缩和表示。
• 第12章：将自编码器应用于CIFAR-10图像数据集，探讨自编码器在图像处理中的应用。
• 第13章：介绍强化学习，展示如何使用TensorFlow实现强化学习算法。
• 第14章：卷积神经网络（CNN）的原理和实现，展示CNN在图像分类中的强大能力。
• 第15章：构建用于CIFAR-10图像识别的真实CNN模型，包括VGG-Face和VGG-Face Lite。
• 第16章：循环神经网络（RNN）及其在时间序列数据处理中的应用。
• 第17章：长短期记忆网络（LSTM）及其在语音识别中的应用。
• 第18章：序列到序列模型（seq2seq）在聊天机器人中的应用。
• 第19章：探索效用景观，使用神经架构从视频中创建图像嵌入，并推断每个步骤的任务效用。

特点

• 实用性强：书中不仅介绍了理论知识，还提供了大量的代码示例和实际应用案例，帮助读者将理论应用于实际问题。
• 涵盖广泛：从基础的机器学习算法到高级的神经网络模型，书中内容丰富，适合不同层次的读者。
• TensorFlow深度集成：书中详细介绍了TensorFlow的使用方法，包括数据处理、模型训练和结果可视化，是学习TensorFlow的绝佳资源。

《Machine Learning with TensorFlow, 2e》是一本适合机器学习初学者和有一定基础的读者的书籍，无论是想了解机器学习基础，还是想深入研究TensorFlow框架，这本书都能提供有价值的指导。