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TensorFlow预测分析（影印版）

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作者: [德] 编
出版社: 东南大学出版社
2018-08
版次: 1
ISBN: 9787564177522
定价: 106.00
装帧: 其他
开本: 16开
纸张: 胶版纸
分类: 计算机与互联网
1人买过
  • 从结构化和非结构化数据中预测分析发现隐藏的 模式，可用于商业智能决策。
      
      
      礼萨·卡里姆著的《TensorFlow预测分析(影印 版)(英文版)》将通过在三个主要部分中运用Tensor
      Flow，帮助你构建、调优和部署预测模型。**部分 包括预测建模所需的线性代数、统计学和概率论知识 。
      
      
      第二部分包括运用监督(分类和回归)和无监督( 聚类)算法开发预测模型。然后介绍如何开发自然语 言处理(NLP)预测模型以及强化学习算法。*后．该 部分讲述如何开发一个基于机器的因式分解**系统 。
      
      
      第三部分介绍**预测分析的深度学习架构，包 括深度神经网络以及高维和序列数据的递归神经网络 。*终，使用卷积神经网络进行预测建模，用于情绪 识别、图像分类和情感分析。 Preface

    Chapter 1: Basic Python and Linear Algebra for

    Predictive Analytics

     A basic introduction to predictive analytics

        Why predictive analytics?

        Working principles of a predictive model

     A bit of linear algebra

        Programming linear algebra

     Installing and getting started with Python

        Installing on Windows

        Installing Python on Linux

        Installing and upgrading PIP (or PIP3)

        Installing Python on Mac OS

        Installing packages in Python

     Getting started with Python

        Python data types

        Using strings in Python

        Using lists in Python

        Using tuples in Python

        Using dictionary in Python

        Using sets in Python

        Functions in Python

        Classes in Python

     Vectors, matrices, and graphs

       Vectors

        Matrices

          Matrix addition

          Matrix subtraction

          Finding the determinant of a matrix

        Finding the transpose of a matrix

        Solving simultaneous linear equations

        Eigenvalues and eigenvectors

     Span and linear independence

     Principal component analysis

     Singular value decomposition

        Data compression in a predictive model using SVD

     Predictive analytics tools in Python

     Summary

    Chapter 2: Statistics, Probability, and Information Theory for

    Predictive Modeling

     Using statistics in predictive modeling

        Statistical models

          Parametric versus nonparametric model

        Population and sample

          Random sampling

          Expectation

        Central limit theorem

          Skewness and data distribution

        Standard deviation and variance

          Covariance and correlation

        Interquartile, range, and quartiles

        Hypothesis testing

          Chi-square tests

          Chi-square independence test

     Basic probability for predictive modeling

        Probability and the random variables

        Generating random numbers and setting the seed

        Probability distributions

          Marginal probability

          Conditional probability

        The chain rule of conditional probability

        Independence and conditional independence

        Bayes' rule

     Using information theory in predictive modeling

        Self-information

          Mutual information

        Entropy

          Shannon entropy

          Joint entropy

          Conditional entropy

          Information gain

        Using information theory

    ……

    Chapter 3: From Data to Decisions - Getting Started with TensorFlow

    Chapter 4: Putting Data in Place -Supervised Learning for Predictive Analvtics

    Chapter 5: Clustering Your Data - Unsupervised Learning for Predictive Analytics

    Chapter 6: Predictive Analytics Pipelines for NLP

    Chapter 7: Using Deep Neural Networks for Predictive Analytics

    Chapter 8: Using Convolutional Neural Networks for Predictive Analvtics

    Chapter 9: Using Recurrent Neural Networks for Predictive Analytics

    Chapter 10: Recommendation Systems for Predictive Analytics

    Chapter 11： Using Reinforcement Learning for Predictive Analytics
  • 内容简介:
    从结构化和非结构化数据中预测分析发现隐藏的 模式，可用于商业智能决策。
      
      
      礼萨·卡里姆著的《TensorFlow预测分析(影印 版)(英文版)》将通过在三个主要部分中运用Tensor
      Flow，帮助你构建、调优和部署预测模型。**部分 包括预测建模所需的线性代数、统计学和概率论知识 。
      
      
      第二部分包括运用监督(分类和回归)和无监督( 聚类)算法开发预测模型。然后介绍如何开发自然语 言处理(NLP)预测模型以及强化学习算法。*后．该 部分讲述如何开发一个基于机器的因式分解**系统 。
      
      
      第三部分介绍**预测分析的深度学习架构，包 括深度神经网络以及高维和序列数据的递归神经网络 。*终，使用卷积神经网络进行预测建模，用于情绪 识别、图像分类和情感分析。
  • 目录:
    Preface

    Chapter 1: Basic Python and Linear Algebra for

    Predictive Analytics

     A basic introduction to predictive analytics

        Why predictive analytics?

        Working principles of a predictive model

     A bit of linear algebra

        Programming linear algebra

     Installing and getting started with Python

        Installing on Windows

        Installing Python on Linux

        Installing and upgrading PIP (or PIP3)

        Installing Python on Mac OS

        Installing packages in Python

     Getting started with Python

        Python data types

        Using strings in Python

        Using lists in Python

        Using tuples in Python

        Using dictionary in Python

        Using sets in Python

        Functions in Python

        Classes in Python

     Vectors, matrices, and graphs

       Vectors

        Matrices

          Matrix addition

          Matrix subtraction

          Finding the determinant of a matrix

        Finding the transpose of a matrix

        Solving simultaneous linear equations

        Eigenvalues and eigenvectors

     Span and linear independence

     Principal component analysis

     Singular value decomposition

        Data compression in a predictive model using SVD

     Predictive analytics tools in Python

     Summary

    Chapter 2: Statistics, Probability, and Information Theory for

    Predictive Modeling

     Using statistics in predictive modeling

        Statistical models

          Parametric versus nonparametric model

        Population and sample

          Random sampling

          Expectation

        Central limit theorem

          Skewness and data distribution

        Standard deviation and variance

          Covariance and correlation

        Interquartile, range, and quartiles

        Hypothesis testing

          Chi-square tests

          Chi-square independence test

     Basic probability for predictive modeling

        Probability and the random variables

        Generating random numbers and setting the seed

        Probability distributions

          Marginal probability

          Conditional probability

        The chain rule of conditional probability

        Independence and conditional independence

        Bayes' rule

     Using information theory in predictive modeling

        Self-information

          Mutual information

        Entropy

          Shannon entropy

          Joint entropy

          Conditional entropy

          Information gain

        Using information theory

    ……

    Chapter 3: From Data to Decisions - Getting Started with TensorFlow

    Chapter 4: Putting Data in Place -Supervised Learning for Predictive Analvtics

    Chapter 5: Clustering Your Data - Unsupervised Learning for Predictive Analytics

    Chapter 6: Predictive Analytics Pipelines for NLP

    Chapter 7: Using Deep Neural Networks for Predictive Analytics

    Chapter 8: Using Convolutional Neural Networks for Predictive Analvtics

    Chapter 9: Using Recurrent Neural Networks for Predictive Analytics

    Chapter 10: Recommendation Systems for Predictive Analytics

    Chapter 11： Using Reinforcement Learning for Predictive Analytics
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