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基于Google云平台的机器学习和深度学习入门

基于Google云平台的机器学习和深度学习入门

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作者: [日] 吉川隼人著 , 薛建彬张振华译

出版社: 机械工业出版社

出版时间: 2020-09

ISBN: 9787111660033

定价: 79.00

分类: 计算机与互联网

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3人买过

本书主要介绍了Google云平台中有关机器学习的多种工具，以及如何使用它们来进行机器学习。这些工具对使用者在机器学习理论方面的要求很低，读者可以在仅了解一点有关机器学习基础知识的前提下使用它们。
本书在使用每种机器学习的工具或技术之前，都会对相应的理论进行较为详实的介绍。但也同时考虑了机器学习理论的复杂性，在对理论知识的介绍中避免了复杂的数学公式，取而代之的是生动浅显的例子。其中很多示例是使用Python代码在Google云平台上实现的。
本书适合刚开始接触机器学习的读者阅读。译者序

原书前言

人工智能、机器学习和深度学习

第1部分 GCP与机器学习1

第1章尝试使用GCP2

11GCP 概述3

12创建账户和项目5

13Cloud Shell9

14Google Compute Engine13

15Google Cloud Storage18

16BigQuery26

第2章使用Datalab32

21Datalab快速浏览33

22NumPy和pandas42

23链接Datalab和BigQuery53

24用Datalab绘制各种图形59

第3章使用 GCP 轻松进行机器学习67

31GCP的机器学习相关服务68

32Cloud Vision API73

33Cloud Translation API86

34Cloud Natural Language API90

第2部分识别的基础95

第4章二类识别96

41简单识别97

42机器学习的引入106

43感知器116

44损失函数125

45逻辑回归128

第5章多类分类器和各种分类器138

51scikit-learn快速导览139

52多类逻辑回归141

53支持向量机151

54随机森林162

第6章数据评估方法和调整170

61基本的学习流程171

62学习和测试173

63数据评估182

64参数调整188

第3部分深度学习入门194

第7章深度学习基础知识196

71图像识别197

72神经网络201

73激活函数211

74多类支持216

75各种梯度下降法222

76TensorFlow的准备230

77神经网络的实现238

78使用DNNClassifier简化学习244

79TensorBoard246

第8章CNN256

81前面图像识别中的问题257

82卷积层265

83卷积层运算的种类和池化层272

84使用TensorFlow实施两层CNN280

附录288

附录A Python2的基本使用方法

附录B Jupyter的设置
内容简介:
本书主要介绍了Google云平台中有关机器学习的多种工具，以及如何使用它们来进行机器学习。这些工具对使用者在机器学习理论方面的要求很低，读者可以在仅了解一点有关机器学习基础知识的前提下使用它们。
本书在使用每种机器学习的工具或技术之前，都会对相应的理论进行较为详实的介绍。但也同时考虑了机器学习理论的复杂性，在对理论知识的介绍中避免了复杂的数学公式，取而代之的是生动浅显的例子。其中很多示例是使用Python代码在Google云平台上实现的。
本书适合刚开始接触机器学习的读者阅读。
目录:
译者序

原书前言

人工智能、机器学习和深度学习

第1部分 GCP与机器学习1

第1章尝试使用GCP2

11GCP 概述3

12创建账户和项目5

13Cloud Shell9

14Google Compute Engine13

15Google Cloud Storage18

16BigQuery26

第2章使用Datalab32

21Datalab快速浏览33

22NumPy和pandas42

23链接Datalab和BigQuery53

24用Datalab绘制各种图形59

第3章使用 GCP 轻松进行机器学习67

31GCP的机器学习相关服务68

32Cloud Vision API73

33Cloud Translation API86

34Cloud Natural Language API90

第2部分识别的基础95

第4章二类识别96

41简单识别97

42机器学习的引入106

43感知器116

44损失函数125

45逻辑回归128

第5章多类分类器和各种分类器138

51scikit-learn快速导览139

52多类逻辑回归141

53支持向量机151

54随机森林162

第6章数据评估方法和调整170

61基本的学习流程171

62学习和测试173

63数据评估182

64参数调整188

第3部分深度学习入门194

第7章深度学习基础知识196

71图像识别197

72神经网络201

73激活函数211

74多类支持216

75各种梯度下降法222

76TensorFlow的准备230

77神经网络的实现238

78使用DNNClassifier简化学习244

79TensorBoard246

第8章CNN256

81前面图像识别中的问题257

82卷积层265

83卷积层运算的种类和池化层272

84使用TensorFlow实施两层CNN280

附录288

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