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作为谷歌开源的主流深度学习框架，TensorFlow在机器学习领域的应用日益广泛。《TensorFlow机器学习实战指南》由资深数据科学家撰写，聚焦实战场景，通过丰富的代码示例与操作指南，帮助读者快速掌握TensorFlow的核心应用技巧。感兴趣的读者可下载该书籍的电子版。
书籍基本信息
本书由美国数据科学家尼克·麦克卢尔（Nick McClure）著，曾益强译，2017年10月由机械工业出版社出版，属于“智能系统与技术丛书”。全书共272页，定价69元，ISBN为9787111579489，豆瓣评分5.4分。书中以TensorFlow基础为切入点，覆盖线性回归、支持向量机、神经网络等核心算法，适合有一定编程基础的机器学习爱好者及开发者阅读。
内容简介
全书以“基础概念—算法实现—场景应用”为脉络，系统讲解TensorFlow在机器学习中的实践方法：
- 基础技术篇：第1-2章介绍TensorFlow的核心概念（张量、计算图、会话）、数据读取方式及基础模型搭建流程，通过简单分类器案例演示从代码编写到模型评估的完整流程。
- 经典算法篇：第3-7章聚焦传统机器学习算法与自然语言处理，涵盖线性回归（含Lasso、岭回归）、支持向量机（SVM）、最近邻域算法的TensorFlow实现，以及词袋模型、TF-IDF、Word2Vec等文本处理技术。
- 深度学习篇：第8-9章深入卷积神经网络（CNN）与递归神经网络（RNN），包含图像识别、风格迁移（DeepDream）、LSTM文本预测、Seq2Seq机器翻译等实战案例，详解模型架构与参数调优。
- 工程实践篇：第10-11章探讨TensorFlow的产品化应用（单元测试、分布式训练）及进阶技术（TensorBoard可视化、遗传算法、k-means聚类），提供工业级开发的实用技巧。
作者简介
尼克·麦克卢尔（Nick McClure）是资深数据科学家，现就职于美国PayScale公司，曾任职于凯撒娱乐集团，拥有蒙大拿大学与圣本尼迪克与圣约翰大学学院应用数学学位。他长期专注于数据分析、机器学习与人工智能领域，通过博客（http://fromdata.org/）和社交平台分享技术见解，兼具理论深度与工程实践经验。
章节目录
- 基础入门
- 第1章：TensorFlow基础（张量声明、占位符使用、矩阵运算）。
- 第2章：进阶操作（计算图构建、损失函数实现、分类器创建）。
- 算法实战
- 第3-5章：线性回归、支持向量机、最近邻域算法的原理与代码实现。
- 第6-7章：神经网络基础、多层模型构建及自然语言处理技术（TF-IDF、Word2Vec）。
- 深度学习与工程化
- 第8-9章：卷积神经网络（CNN图像识别）、递归神经网络（RNN/LSTM序列预测）。
- 第10-11章：TensorFlow产品化开发（分布式训练、单元测试）与进阶应用（可视化、遗传算法）。
《TensorFlow机器学习实战指南》以“案例驱动+代码实操”为特色，为读者提供了从算法理论到项目落地的全流程指南。如需系统学习TensorFlow在机器学习中的实战应用，欢迎下载该书籍的电子版，获取完整代码示例与技术解析。
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