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Java+从入门到精通++第4版_PDF电子书下载+高清+带索引书签目录_本书编委会_北京：清华大学出版社_P564_2016.10

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《Tensorflow：实战Google深度学习框架》为使用TensorFlow深度学习框架的入门参考书，旨在帮助读者以最快、最有效的方式上手TensorFlow和深度学习。书中省略了深度学习繁琐的数学模型推导，从实际应用问题出发，通过具体的TensorFlow样例程序介绍如何使用深度学习解决这些问题。《Tensorflow：实战Google深度学习框架》包含了深度学习的入门知识和大量实践经验，是走进这个最新、最火的人工智能领域的首选参考书。

《统计学习方法》是计算机及其应用领域的一门重要的学科。《统计学习方法》全面系统地介绍了统计学习的主要方法，特别是监督学习方法，包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、EM算法、隐马尔可夫模型和条件随机场等。除第1章概论和最后一章总结外，每章介绍一种方法。叙述从具体问题或实例入手，由浅入深，阐明思路，给出必要的数学推导，便于读者掌握统计学习方法的实质，学会运用。为满足读者进一步学习的需要，书中还介绍了一些相关研究，给出了少量习题，列出了主要参考文献。

本书讲述重要的机器学习算法，并介绍那些使用这些算法的应用和工具，以及如何在实际环境中使用它们。市面上已经出版了很多关于机器学习的书籍大多数讨论的是其背后的数学理论，很少涉及如何使用编程语言实现机器学习算法。本书恰恰相反，更多地讨论如何编码实现机器学习算法，而尽量减少讨论数学理论。如何将数学矩阵描述的机器学习算法转化为可以实际工作的应用程序，是本书的主要目的。 读者对象 机器学习是什么？谁需要使用机器学习算法？简而言之，机器学习可以揭示数据背后的真实含义。这本书适合有数据需要处理的读者，也适合于想要获得并理解数据的读者。如果读者有一些编程概念（比如递归），并且了解一些数据结构（比如树结构），那么将有助于本书的阅读。尽管机器学习领域的专家不一定能从本书获益，但是如果读者具有线性代数和概率论的入门知识，那么也会利于本书的阅读。此外，本书使用Python语言进行编程，它过去也被称作“可执行的伪代码”。本书假定读者有一些基本的Python编程知识，不过不知道如何使用Python也没有关系，只要具备基本的编程思想，学习Python也不困难。 数据挖掘十大算法 数据以及基于数据做出决策是非常重要的，本书内容也是来源于数据——“数据挖掘十大算法”是IEEE数据挖掘国际会议（ICDM）上的一篇论文，2007年12月在Journal of Knowledge and Information Systems杂志上发表。依据知识发现和数据挖掘国际会议（KDD）获奖者的问卷调查 结果，论文统计出排名前十的数据挖掘算法。本书的基本框架与论文中提到的算法基本一致。聪明的读者可能已经注意到，虽然论文只给出了十个重要的数据挖掘算法，但本书却有十五章。下面我会给出解释，这里我们先看看排名前十的数据挖掘算法。论文选出的机器学习算法包括：C4.5决策树、K-均值（K-mean）、支持向量机（SVM）、Apriori、最大期望算（EM）、PageRank算法、AdaBoost算法、k-近邻算法（kNN）、朴素贝叶斯算法（NB）和分类回归树（CART）算法。本书包含了其中的8个算法，没有包括最大期望算法和PageRank算法。本书没有包括PageRank算法，是因为搜索引擎巨头Google引入的PageRank算法已经在很多著作里得到了充分的论述，没有必要进一步累述；而最大期望算法没有纳入，是因为涉及太多的数学知识，如果它像其他算法那样简化成一章，就无法讲述清楚算法的核心，有兴趣的读者可以参阅相关材料。

Machine Learning(机器学习)是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。在过去的十年中，机器学习帮助我们自动驾驶汽车，有效的语音识别，有效的网络搜索，并极大地提高了人类基因组的认识。机器学习是当今非常普遍，你可能会使用这一天几十倍而不自知。很多研究者也认为这是最好的人工智能的取得方式。在本课中，您将学习最有效的机器学习技术，并获得实践，让它们为自己的工作。更重要的是，你会不仅得到理论基础的学习，而且获得那些需要快速和强大的应用技术解决问题的实用技术。最后，你会学到一些硅谷利用机器学习和人工智能的最佳实践创新。 本课程提供了一个广泛的介绍机器学习、数据挖掘、统计模式识别的课程。主题包括： （一）监督学习（参数/非参数算法，支持向量机，核函数，神经网络）。 （二）无监督学习（聚类，降维，推荐系统，深入学习推荐）。 （三）在机器学习的最佳实践（偏差/方差理论；在机器学习和人工智能创新过程）。本课程还将使用大量的案例研究，您还将学习如何运用学习算法构建智能机器人（感知，控制），文本的理解（Web搜索，反垃圾邮件），计算机视觉，医疗信息，音频，数据挖掘，和其他领域。 本课程需要10周共18节课，相对以前的机器学习视频，这个视频更加清晰，而且每课都有ppt课件，推荐学习。 我和我的团队翻译了部分视频，目前已经翻译完毕，内嵌中英文字幕，推荐使用potplayer。此外，我无偿把字幕贡献给了网易云课堂，他们开了免费课：吴恩达机器学习。 这篇中文笔记，主要是根据视频内容和中文字幕以及ppt来制作，部分来源于网络，如“小小人_V”的笔记，并持续更新。 本人水平有限，如有公式、算法错误，请及时指出，发邮件给我，也可以加我qq。 今日发现这个笔记被下载超过10万次，应该说这个笔记有点用，我发现以前一些翻译小错误，进行了修改，以免误导初学者。 黄海广 2018-3-7 夜

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人工智能技术正以一种前所未有的速度深刻地改变着我们的生活，引导了第四次工业革命。美团作为国内O2O领域领先的服务平台，结合自身的业务场景和数据，积极进行了人工智能领域的应用探索。在美团的搜索、推荐、计算广告、风控、图像处理等领域，相关的人工智能技术得到广泛的应用。本书包括通用流程、数据挖掘、搜索和推荐、计算广告、深度学习以及算法工程6大部分内容，全面介绍了美团在多个重要方面对机器学习的应用。 本书非常适合有一定机器学习基础的工程技术人员和在校大学生学习和阅读。通过本书，有经验的算法工程师可以了解美团在这方面的做法，在校大学生可以学习机器学习算法如何在具体的业务场景中落地。

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Google近日发布了TensorFlow 1.0候选版，这个稳定版将是深度学习框架发展中的里程碑的一步。自TensorFlow于2015年底正式开源，距今已有一年多，这期间TensorFlow不断给人以惊喜，推出了分布式版本，服务框架TensorFlow Serving，可视化工具TensorFlow，上层封装TF.Learn，其他语言（Go、Java、Rust、Haskell）的绑定、Windows的支持、JIT编译器XLA、动态计算图框架Fold，以及数不胜数的经典模型在TensorFlow上的实现（Inception Net、SyntaxNet等）。在这一年多时间，TensorFlow已从初入深度学习框架大战的新星，成为了几近垄断的行业事实标准。 《TensorFlow实战》希望用简单易懂的语言带领大家探索TensorFlow（基于1.0版本API）。在《TensorFlow实战》中我们讲述了TensorFlow的基础原理，TF和其他框架的异同。并用具体的代码完整地实现了各种类型的深度神经网络：AutoEncoder、MLP、CNN（AlexNet，VGGNet，Inception Net，ResNet）、Word2Vec、RNN（LSTM，

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《深度学习：21天实战Caffe》是一本深度学习入门读物。以目前已经大量用于线上系统的深度学习框架Caffe为例，由浅入深，从 Caffe 的配置、部署、使用开始学习，通过阅读Caffe源码理解其精髓，加强对深度学习理论的理解，最终达到熟练运用 Caffe解决实际问题的目的。和国外机器学习、深度学习大部头著作相比，《深度学习：21天实战Caffe》偏重动手实践，将难以捉摸的枯燥理论用浅显易懂的形式表达，透过代码揭开其神秘面纱，更多地贴近实际应用。 深度学习：21天实战Caffe 目录 上篇 初见 第1天 什么是深度学习 2 第2天 深度学习的过往 10 第3天 深度学习工具汇总 19 第4天 准备Caffe环境 27 第5天 Caffe依赖包解析 34 第6天 运行手写体数字识别例程 50 第7天 Caffe代码梳理 82 第8天 Caffe数据结构 101 第9天 Caffe I/O模块 149 第10天 Caffe模型 172 第11天 Caffe前向传播计算 181 第12天 Caffe反向传播计算 193 第13天 Caffe最优化求解过程 207 第14天 Caffe实用工具 231 下篇 升华 第15天 Caffe计算加速 260 第16天 Caffe可视化方法 275 第17天 Caffe迁移和部署 300 第18天 关于ILSVRC不得不说的一些事儿 318 第19天 放之四海而皆准 327 第20天 继往开来的领路人 356 第21天 新生 363

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