[套装书]机器学习实战：基于Sophon平台的机器学习理论与实践+Python深度学习：基于TensorFlow（2册）

作者
吴茂贵 王冬 李涛 杨本法
丛书名
“工业和信息化领域急需紧缺人才（大数据和人工智能）培养工程”系列丛书
出版社
机械工业出版社
ISBN
9782001101832
简要
简介
内容简介书籍计算机书籍 ---------------------------机器学习实战：基于Sophon平台的机器学习理论与实践--------------------------- 在机器学习大行其道的今天，机器学习平台也有着突飞猛进的发展。本书的立意，就是使用机器学习平台积累、沉淀下来的模块、组件去解决一个又一个业务难题和探索隐藏在其中的数据之美。Sophon机器学习平台的丰富算子能力和优秀的建模上线功能提供正是这样的能力。本书针对每种类型的机器学习问题，结合实际案例依照数据、分析、建模、总结的演进历程进行系统化阐述并进行实战讲解。 ---------------------------Python深度学习：基于TensorFlow--------------------------- 内容简介 这是一本基于Python和TensorFlow的全栈式的深度学习指南，基础和理论讲解全面，原理和拓展分析深入，应用和实践也极具实战性，是多位人工智能和大数据领域的专家多年经验的结晶。 全书一共22章，在结构上分为三大部分： 第一部分（第1~5章） Python与数学基础 第1章详细讲解了Python和TensorFlow的基石Numpy，第2章介绍了深度学习框架的鼻祖Theano，对读者更好理解TensorFlow有帮助。 第3~5章的内容是是机器学习和深度学习必备的应用数学基础，包括线性代数、概率论、信息论、概率图等内容。 第二部分（第6~20章） TensorFlow深度学习理论与应用 第6章介绍了机器学习和深度学习的基础，其中包含很多机器学习经典理论和算法；第7章为深度学习的理论及方法，包括策略和挑战。 . 第8~15章讲解了TensorFlow的安装、基础、图像处理、神经元函数、自编码器、Word2Vec、卷积神经网络、循环神经网络等内容，包含大量案例。 第16章讲解了TensorFlow的高级封装，如Keras、Estimator、TFLearn等内容。 第17~20章是TensorFlow的综合实战案例，涉及情感分析、图像识别、自然语言处理等重要主题。 第三部分（第21~22章） 深度学习扩展 重点介绍了强化学习和生成式对抗网络等较为前沿的内容。 更为重要的是，为了让本书通俗易懂，在内容安排和写作方式上也颇花了一番心思。内容安排上，由点到面、由易到难，找准突破口；写作方式上，采用了图形化的表达，一图胜千言。
目录



---------------------------机器学习实战：基于Sophon平台的机器学习理论与实践---------------------------


前言
丛书前言
本书编委会
前言
第1章机器学习导论
1.1 什么是机器学习
1.1.1 机器学习的背景
1.1.2 机器学习的定义
1.1.3 机器学习的任务类型
1.1.4 构建机器学习应用的步骤
1.2 开发机器学习工作流的方式
第2章数据预处理与特征工程
2.1 特征提取
2.1.1 探索性数据分析
2.1.2 数值特征
2.1.3 类别特征
2.1.4 时间特征
2.1.5 文本特征
2.1.6 过滤方法
2.1.7 封装方法
2.1.8 嵌入方法
2.1.9 自动化特征工程
2.2 交互式数据预处理
2.3 本章小结
第3章回归模型
3.1 回归任务概述
3.2 回归算法原理
3.2.1 线性回归
3.2.2 决策树回归
3.2.3 生存回归
3.3 Sophon案例
3.4 本章小结
第4章分类
4.1 分类任务概述
4.2 分类算法原理
4.2.1 逻辑回归
4.2.2 因子分解机
4.2.3 XGBoost
4.3 使用Sophon建立分类模型
4.3.1 场景介绍
4.3.2 建模过程
4.3.3 结果分析
4.4 本章小结
第5章模型融合
5.1 集成学习理论
5.1.1 集成学习基本概念
5.1.2 个体学习器
5.1.3 基学习器集成
5.1.4 常用的集成学习方法
5.2 常用融合方法
5.2.1 平均法
5.2.2 学习法（Stacking 方法）
5.3 使用Sophon进行模型融合
5.3.1 场景与数据集介绍
5.3.2 建模过程
5.3.3 结果分析
5.4 本章小结
第6章聚类 78
6.1 聚类任务概述
6.2 聚类算法原理
6.2.1 K-Means
6.2.2 Fuzzy C-Means
6.2.3 Canopy
6.2.4 高斯混合
6.3 聚类模型实例
6.3.1 场景介绍
6.3.2 建模过程
6.3.3 结果分析
6.4 本章小结
第7章图计算
7.1 背景和问题描述
7.2 常用算法介绍
7.2.1 PageRank
7.2.2 标签传播
7.2.3 中心性检测
7.2.4 图嵌入
7.3 落地案例
7.3.1 场景介绍
7.3.2 建模过程
7.3.3 结果分析
7.4 本章小结
第8章自动机器学习
8.1 场景介绍
8.2 自动化特征工程
8.2.1 自动多表特征扩展
8.2.2 自动特征构建
8.3 建模过程
8.4 结果分析
8.5 真实测试案例
8.5.1 数据集
8.5.2 前置设置
8.5.3 测试结果分析
8.5.4 Abalone 和 Airfoil Self-Noise 数据集的增强测试
8.5.5 小结
8.6 本章小结
第9章自然语言处理
9.1 自然语言处理算法原理
9.1.1 词向量
9.1.2 序列标注
9.1.3 关键词抽取
9.1.4 文本自动摘要
9.1.5 文本情感分析
9.2 使用Sophon建立自然语言处理模型
9.2.1 场景介绍
9.2.2 建模流程
9.2.3 模型评估
9.3 落地案例
9.4 本章小结
第10章计算机视觉
10.1 计算机视觉概述
10.2 计算机视觉算法原理
10.2.1 图像分类
10.2.2 目标检测
10.3 计算机视觉模型示例
10.3.1 图像预处理
10.3.2 图像分类算法建模
10.3.3 目标检测算法建模
10.4 落地案例
10.5 本章小结
附录A 企业级人工智能应用平台Sophon
A.1 产品架构
A.2 技术特点
A.3 组件介绍能
A.4 Sophon Edge 边缘计算
A.5 Sophon EP 实体画像
A.6 Sophon KG 知识图谱
A.7 Sophon CV 图像分析
A.8 Sophon NLP 自然语言处理
A.9 Sophon Cloud 服务管理



---------------------------Python深度学习：基于TensorFlow---------------------------


前言
第一部分　Python及应用数学基础
第1章　NumPy常用操作 2
1.1　生成ndarray的几种方式 3
1.2　存取元素 5
1.3　矩阵操作 6
1.4　数据合并与展平 7
1.5　通用函数 9
1.6　广播机制 11
1.7　小结 12
第2章　Theano基础 13
2.1　安装 14
2.2　符号变量 15
2.3　符号计算图模型 17
2.4　函数 18
2.5　条件与循环 21
2.6　共享变量 23
2.7　小结 24
第3章　线性代数 25
3.1　标量、向量、矩阵和张量 25
3.2　矩阵和向量运算 28
3.3　特殊矩阵与向量 29
3.4　线性相关性及向量空间 31
3.5　范数 32
3.6　特征值分解 33
3.7　奇异值分解 34
3.8　迹运算 35
3.9　实例：用Python实现主成分分析 36
3.10　小结 39
第4章　概率与信息论 40
4.1　为何要学概率、信息论 40
4.2　样本空间与随机变量 41
4.3　概率分布 42
4.3.1　离散型随机变量 42
4.3.2　连续型随机变量 45
4.4　边缘概率 47
4.5　条件概率 47
4.6　条件概率的链式法则 48
4.7　独立性及条件独立性 48
4.8　期望、方差及协方差 49
4.9　贝叶斯定理 52
4.10　信息论 53
4.11　小结 56
第5章　概率图模型 57
5.1　为何要引入概率图 57
5.2　使用图描述模型结构 58
5.3　贝叶斯网络 59
5.3.1　隐马尔可夫模型简介 60
5.3.2　隐马尔可夫模型三要素 60
5.3.3　隐马尔可夫模型三个基本问题 61
5.3.4　隐马尔可夫模型简单实例 62
5.4　马尔可夫网络 64
5.4.1　马尔可夫随机场 64
5.4.2　条件随机场 65
5.4.3　实例：用Tensorflow实现条件随机场 66
5.5　小结 70
第二部分　深度学习理论与应用
第6章　机器学习基础 72
6.1　监督学习 72
6.1.1　线性模型 73
6.1.2　SVM 77
6.1.3　贝叶斯分类器 79
6.1.4　集成学习 81
6.2　无监督学习 84
6.2.1　主成分分析 84
6.2.2　k-means聚类 84
6.3　梯度下降与优化 85
6.3.1　梯度下降简介 86
6.3.2　梯度下降与数据集大小 87
6.3.3　传统梯度优化的不足 89
6.3.4　动量算法 90
6.3.5　自适应算法 92
6.3.6　有约束最优化 95
6.4　前馈神经网络 96
6.4.1　神经元结构 97
6.4.2　感知机的局限 98
6.4.3　多层神经网络 99
6.4.4　实例：用TensorFlow实现XOR 101
6.4.5　反向传播算法 103
6.5　实例：用Keras构建深度学习架构 109
6.6　小结 109
第7章　深度学习挑战与策略 110
7.1　正则化 110
7.1.1　正则化参数 111
7.1.2　增加数据量 115
7.1.3　梯度裁剪 116
7.1.4　提前终止 116
7.1.5　共享参数 117
7.1.6　Dropout 117
7.2　预处理 119
7.2.1　初始化 120
7.2.2　归一化 120
7.3　批量化 121
7.3.1　随机梯度下降法 121
7.3.2　批标准化 122
7.4　并行化 124
7.4.1　TensorFlow利用GPU加速 124
7.4.2　深度学习并行模式 125
7.5　选择合适的激活函数 127
7.6　选择合适代价函数 128
7.7　选择合适的优化算法 129
7.8　小结 130
第8章　安装TensorFlow 131
8.1　TensorFlow CPU版的安装 131
8.2　TensorFlow GPU版的安装 132
8.3　配置Jupyter Notebook 136
8.4　实例：CPU与GPU性能比较 137
8.5　实例：单GPU与多GPU性能比较 138
8.6　小结 140
第9章　TensorFlow基础 141
9.1　TensorFlow系统架构 141
9.2　数据流图 143
9.3　TensorFlow基本概念 144
9.3.1　张量 144
9.3.2　算子 145
9.3.3　计算图 146
9.3.4　会话 146
9.3.5　常量 148
9.3.6　变量 149
9.3.7　占位符 153
9.3.8　实例：比较constant、variable和placeholder 154
9.4　TensorFlow实现数据流图 156
9.5　可视化数据流图 156
9.6　TensorFlow分布式 158
9.7　小结 160
第10章　TensorFlow图像处理 162
10.1　加载图像 162
10.2　图像格式 163
10.3　把图像转换为TFRecord文件 164
10.4　读取TFRecord文件 165
10.5　图像处理实例 166
10.6　全新的数据读取方式—Dataset API 170
10.6.1　Dataset API 架构 170
10.6.2　构建Dataset 171
10.6.3　创建迭代器 174
10.6.4　从迭代器中获取数据 174
10.6.5　读入输入数据 175
10.6.6　预处理数据 175
10.6.7　批处理数据集元素 176
10.6.8　使用高级API 176
10.7　小结 177
第11章　TensorFlow神经元函数 178
11.1　激活函数 178
11.1.1　sigmoid函数 179
11.1.2　tanh函数 179
11.1.3　relu函数 180
11.1.4　softplus函数 181
11.1.5　dropout函数 181
11.2　代价函数 181
11.2.1　sigmoid_cross_entropy_with_logits函数 182
11.2.2　softmax_cross_entropy_with_logits函数 183
11.2.3　sparse_softmax_cross_entropy_with_logits函数 184
11.2.4　weighted_cross_entropy_with_logits函数 184
11.3　小结 185
第12章　TensorFlow自编码器 186
12.1　自编码简介 186
12.2　降噪自编码 188
12.3　实例：TensorFlow实现自编码 188
12.4　实例：用自编码预测信用卡欺诈 191
12.5　小结 197
第13章　TensorFlow实现Word2Vec 198
13.1　词向量及其表达 198
13.2　Word2Vec原理 199
13.2.1　CBOW模型 200
13.2.2　Skim-gram模型 200
13.3　实例：TensorFlow实现Word2Vec 201
13.4　小结 206
第14章　TensorFlow卷积神经网络 207
14.1　卷积神经网络简介 207
14.2　卷积层 208
14.2.1　卷积核 209
14.2.2　步幅 211
14.2.3　填充 212
14.2.4　多通道上的卷积 213
14.2.5　激活函数 214
14.2.6　卷积函数 215
14.3　池化层 216
14.4　归一化层 217
14.5　TensorFlow实现简单卷积神经网络 218
14.6　TensorFlow实现进阶卷积神经网络 219
14.7　几种经典卷积神经网络 223
14.8　小结 224
第15章　TensorFlow循环神经网络 226
15.1　循环神经网络简介 226
15.2　前向传播与随时间反向传播 228
15.3　梯度消失或爆炸 231
15.4　LSTM算法 232
15.5　RNN其他变种 235
15.6　RNN应用场景 236
15.7　实例：用LSTM实现分类 237
15.8　小结 241
第16章　TensorFlow高层封装 242
16.1　TensorFlow高层封装简介 242
16.2　Estimator简介 243
16.3　实例：使用Estimator预定义模型 245
16.4　实例：使用Estimator自定义模型 247
16.5　Keras简介 252
16.6　实例：Keras实现序列式模型 253
16.7　TFLearn简介 255
16.7.1　利用TFLearn解决线性回归问题 256
16.7.2　利用TFLearn进行深度学习 256
16.8　小结 257
第17章　情感分析 258
17.1　深度学习与自然语言处理 258
17.2　词向量简介 259
17.3　循环神经网络 260
17.4　迁移学习简介 261
17.5　实例：TensorFlow实现情感分析 262
17.5.1　导入数据 262
17.5.2　定义辅助函数 267
17.5.3　构建RNN模型 267
17.5.4　调优超参数 269
17.5.5　训练模型 270
17.6　小结 272
第18章　利用TensorFlow预测乳腺癌 273
18.1　数据说明 273
18.2　数据预处理 274
18.3　探索数据 276
18.4　构建神经网络 279
18.5　训练并评估模型 281
18.6　小结 283
第19章　聊天机器人 284
19.1　聊天机器人原理 284
19.2　带注意力的框架 286
19.3　用TensorFlow实现聊天机器人 289
19.3.1　接口参数说明 290
19.3.2　训练模型 293
19.4　小结 302
第20章　人脸识别 303
20.1　人脸识别简介 303
20.2　项目概况 306
20.3　实施步骤 307
20.3.1　数据准备 307
20.3.2　预处理数据 307
20.3.3　训练模型 309
20.3.4　测试模型 313
20.4　小结 316
第三部分　扩展篇
第21章　强化学习基础 318
21.1　强化学习简介 318
21.2　强化学习常用算法 320
21.2.1　Q-Learning算法 320
21.2.2　Sarsa算法 322
21.2.3　DQN算法 322
21.3　小结 324
第22章　生成式对抗网络 325
22.1　GAN简介 325
22.2　GAN的改进版本 327
22.3　小结 329



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