使用 TensorFlow 构建机器学习项目中文版

• 使用 TensorFlow 构建机器学习项目中文版
• 第 1 章 探索和转换数据
  • TensorFlow 的主要数据结构 – 张量
  • 处理计算工作流程 – TensorFlow 的数据流程图
  • 运行我们的程序 – 会话
  • 基本张量方法
  • 总结
• 第 2 章 聚类
  • 从数据中学习 – 无监督学习
  • 聚类
  • k 均值
  • k 最近邻
  • 项目 1 – 在合成数据集上进行 k 均值聚类
  • 项目 2 – 综合数据集上的最近邻
  • 总结
• 第 3 章 线性回归
  • 单变量线性建模函数
  • 成本函数的确定
  • 最小化成本函数
  • 示例部分
  • 示例 1 – 单变量线性回归
  • 示例 2 – 多元线性回归
  • 总结
• 第 4 章 逻辑回归
  • 问题描述
  • sigmoid 函数的前身 – Logit 函数
  • sigmoid 函数
  • 示例 1 – 单变量 logistic 回归
  • 示例 2 – 使用 skflow 的单变量 logistic 回归
  • 总结
• 第 5 章 简单的前馈神经网络
  • 初步概念
  • 第一个项目 – 非线性合成函数回归
  • 第二个项目 – 使用非线性回归建模汽车的燃油效率
  • 第三个项目 – 学习葡萄酒分类：多类分类
  • 总结
• 第 6 章 卷积神经网络
  • 卷积神经网络的起源
  • 示例 1 – MNIST 数字分类
  • 示例 2 – 使用 CIFAR10 数据集进行图像分类
  • 总结
• 第 7 章 循环神经网络和 LSTM
  • 循环神经网络
  • 示例 1 – 能耗数据的单变量时间序列预测
  • 示例 2 – 编写音乐 “a la” Bach
  • 总结
• 第 8 章 深度神经网络
  • 深度神经网络定义
  • 穿越时空的深度网络架构
  • Alexnet
  • Inception v3
  • 残差网络（ResNet）
  • 示例 – 使用风格绘画 – VGG 风格迁移
  • 总结
• 第 9 章 大规模运行模型 – GPU 和服务
  • TensorFlow 上的 GPU 支持
  • 示例 1 – 将操作分配给 GPU
  • 示例 2 – 并行计算 Pi
  • 分布式 TensorFlow
  • 示例 3 – 分布式 Pi 计算
  • 示例 4 – 在集群中运行分布式模型
  • 总结
• 第 10 章 库安装和其他提示
  • Linux 安装
  • Windows 安装
  • MacOS X 安装
  • 总结