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《机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow》 本书主要分为两部分，*部分（第1~8章）涵盖机器学习的基础理论知识和基本算法，从线性回归到随机森林等，可以帮助你掌握Scikit-Learn的常用方法；第二部份（第9~16章）探讨深度学习和常用框架TensorFlow，手把手教你使用TensorFlow搭建和训练深度神经网络，以及卷积神经网络。 《深度学习实战》 深度学习并没有那么可怕。直到*近，这项机器学习方法还要经过数年的学习才能掌握，但是有了如Keras和TensorFlow这样的框架后，没有机器学习背景的软件工程师也可以快速进入这个领域。通过本书中的技巧，你将学会解决深度学习在生成和分类文本、图像和音乐方面的问题。 本书每章包括完成独立项目所需的几个技巧，如训练一个音乐推荐系统。如果你陷入了困境，作者还在第2章提供了6个技巧来帮助你。本书中的例子用Python语言编写，代码在GitHub上以Python notebook集合的方式提供。 通过本书，你将学会： ■ 创建为真实用户服务的应用 ■ 使用词嵌入计算文本的相似性 ■ 基于维基百科链接建立电影推荐系统 ■ 通过可视化的内部状态了解AI看待世界的原理 ■ 建立一个为文本片段推荐表情符号的模型 ■ 重用预训练的神经网络构建反向图像搜索服务 ■ 比较GAN、自动编码器和LSTM如何生成图标 ■ 检测音乐的风格并检索歌曲集 《TensorFlow学习指南：深度学习系统构建详解》 本书主要介绍如何使用 TensorFlow 框架进行深度学习系统的构建。从基础知识入手，将使用TensorFlow 的各种方式贯穿于整本书的讲解之中，并结合实际的深度学习任务展示终深度学习系统的效果。本书涉及卷积神经网络、循环神经网络等核心的技术，并介绍了用于图像数据和文本序列数据的模型。在后半部分，本书介绍了更加高级的使用 TensorFlow 的技巧，并给出了分布式深度学习系统在TensorFlow 下的构建过程以及如何将训练后的模型导出和部署的方法。通过学习本书，你将能够使用 TensorFlow 完成从简单到高级应用系统构建的技术。本书适合计算机相关专业的学生、软件工程师、深度学习开发者、架构师、CTO 等技术人员阅读。