书籍摘要

《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow：第2版》是一本系统介绍机器学习和深度学习的实战指南。本书通过丰富的示例和项目，帮助读者掌握从基础到高级的机器学习技术。全书分为两部分：第一部分介绍机器学习的基础知识，第二部分深入探讨神经网络与深度学习。

第一部分：机器学习的基础知识

第1章 机器学习概览

本章介绍了机器学习的定义、应用示例、主要类型（有监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习）以及主要挑战。通过垃圾邮件过滤器和图像分类等实际应用，展示了机器学习在解决复杂问题中的优势。

第2章 端到端的机器学习项目

本章通过一个房地产价格预测的案例，详细介绍了机器学习项目的完整流程，包括获取数据、数据探索与可视化、数据准备、模型选择与训练、模型微调、系统部署与维护等步骤。

第3章 分类

本章介绍了分类任务的基本概念和方法，包括MNIST数据集的使用、二元分类器的训练、性能测量（如准确率、精度、召回率和F1分数）、多类分类、多标签分类和多输出分类。

第4章 训练模型

本章深入探讨了线性回归模型的训练方法，包括闭式解法（如标准方程）和迭代优化方法（如梯度下降）。同时，介绍了多项式回归、学习曲线、正则化线性模型（如岭回归、Lasso回归和弹性网络）以及逻辑回归和Softmax回归。

第5章 支持向量机

本章介绍了支持向量机（SVM）的基本概念和应用，包括线性SVM分类、非线性SVM分类（如多项式核和高斯RBF核）、SVM回归以及SVM的工作原理和训练算法。

第6章 决策树

本章详细介绍了决策树的训练和可视化方法，包括CART算法、基尼不纯度和熵、正则化超参数、回归任务以及决策树的局限性。

第7章 集成学习和随机森林

本章探讨了集成学习的基本概念和方法，包括投票分类器、Bagging和Pasting、随机森林、极端随机树、特征重要性、提升法（如AdaBoost和梯度提升）以及堆叠法。

第8章 降维

本章介绍了降维的主要方法，包括投影和流形学习，重点讲解了主成分分析（PCA）、核PCA和局部线性嵌入（LLE）等技术。

第二部分：神经网络与深度学习

第9章 无监督学习技术

本章介绍了无监督学习的基本概念和方法，包括聚类、高斯混合模型、异常检测、密度估计和可视化技术。

第10章 Keras人工神经网络简介

本章通过从生物神经元到人工神经元的介绍，展示了如何使用Keras实现多层感知器（MLP），并介绍了超参数微调的方法。

第11章 训练深度神经网络

本章深入探讨了训练深度神经网络的方法，包括梯度消失与梯度爆炸问题、重用预训练层、优化器的选择、正则化技术以及训练过程中的挑战和解决方案。

第12章 使用TensorFlow自定义模型和训练

本章介绍了TensorFlow的基本概念和使用方法，包括如何像NumPy一样使用TensorFlow、定制模型和训练算法、TensorFlow函数和图的使用。

第13章 使用TensorFlow加载和预处理数据

本章详细介绍了TensorFlow的数据API、TFRecord格式、预处理输入特征、TensorFlow Transform以及TensorFlow数据集项目。

第14章 使用卷积神经网络的深度计算机视觉

本章介绍了卷积神经网络（CNN）的基本概念和应用，包括视觉皮层的架构、卷积层、池化层、CNN架构、使用Keras实现ResNet-34、预训练模型的迁移学习以及分类和定位、物体检测和语义分割等任务。

第15章 使用RNN和CNN处理序列

本章介绍了循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）在处理序列数据中的应用，包括时间序列预测、长序列处理以及自然语言处理中的应用。

第16章 使用RNN和注意力机制进行自然语言处理

本章深入探讨了RNN和注意力机制在自然语言处理中的应用，包括字符RNN生成文本、情感分析、编码器-解码器网络以及注意力机制的最新进展。

第17章 使用自动编码器和GAN的表征学习和生成学习

本章介绍了自动编码器和生成对抗网络（GAN）的基本概念和应用，包括有效数据表征、线性自动编码器、堆叠式自动编码器、卷积自动编码器、循环自动编码器、去噪自动编码器、稀疏自动编码器、变分自动编码器以及生成式对抗网络。

第18章 强化学习

本章介绍了强化学习的基本概念和方法，包括学习优化奖励、策略搜索、OpenAI Gym介绍、神经网络策略、评估动作的信用分配问题、策略梯度、马尔可夫决策过程、时序差分学习、Q学习以及实现深度Q学习和深度Q学习的变体。

第19章 大规模训练和部署TensorFlow模型

本章介绍了如何为TensorFlow模型提供服务、将模型部署到移动端或嵌入式设备、使用GPU加速计算以及跨多个设备训练模型的方法。

本书通过丰富的示例和项目，帮助读者全面掌握机器学习和深度学习的核心技术和应用方法。无论是初学者还是有经验的工程师，都能从本书中获得宝贵的指导和参考。