深度学习案例精粹(异步图书出品)

深度学习是机器学习中一门流行的子集。这本书将会引领读者进入深度学习的世界，通过实际操作的示例来加深对理论的理解。优秀章介绍了数据科学和机器学习的基本概念，第二章讲述了“泰坦尼克号”数据建模示例，通过机器学习解决问题的流程，以线性回归和线性分类模型为例。第三章深入讲解了特征工程和模型复杂性，以及重温了泰坦尼克号数据建模示例。第四章介绍了TensorFlow的基础知识，包括计算图、张量、变量、占位符等，通过可视化学习过程的TensorBoard提升数据理解力。第五章介绍了神经网络的结构、激活函数、前馈神经网络、多层网络的训练，以及线性回归模型和逻辑回归模型的训练。第六章深入讲解了深度前馈神经网络，并通过数字分类示例进行实践，同时介绍了MNIST数据集的分析。第七章讲解了卷积神经网络的基础知识和实例应用，包括MNIST手写数字分类和CIFAR-10目标图像检测。第八章介绍了目标检测，基于CIFAR-10数据集的目标图像检测，通过CNN迁移学习进行实践。本书通过多种实用示例，涵盖了主流深度学习任务，详细讲解了深度学习的重要概念和技术，让读者可以更快速地上手使用TensorFlow实现高级机器学习算法和神经网络。