TensorFlow机器学习实战指南.PDF

第1章介绍TensorFlow的基本概念，包括张量、变量和占位符；同时展示了在TensorFlow中如何使用矩阵和各种数学操作。本章末尾讲述如何访问本书所需的数据源。第2章介绍如何在计算图中连接第1章中的所有算法组件，创建一个简单的分类器。接着，介绍计算图、损失函数、反向传播和训练模型。第3章重点讨论使用TensorFlow实现各种线性回归算法，比如，戴明回归、lasso回归、岭回归、弹性网络回归和逻辑回归，也展示了如何在TensorFlow计算图中实现每种回归算法。第4章介绍支持向量机（SVM）算法，展示如何在TensorFlow中实现线性SVM算法、非线性SVM算法和多分类SVM算法。第5章展示如何使用数值度量、文本度量和归一化距离函数