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Keras快速上手；基于Keras的Python实践；Keras深度学习实践应用；提升AI编程能力Key Features全书展示了基于Keras框架、以Python编码的20多种有效的神经网络。Book Description作为一款轻量级、模块化的开源深度学习框架，Keras以容易上手、利于快速原型实现、能够与TensorFlow和Theano等后端计算平台很好兼容等优点，深受众多开发人员和研究人员的喜爱。 本书结合大量实例，简明扼要地介绍了目前热门的神经网络技术和深度学习技术。从经典的多层感知机到用于图像处理的深度卷积网络，从处理序列化数据的循环网络到伪造仿真数据的生成对抗网络，从词嵌入到AI游戏应用中的强化学习，本书引领读者一层一层揭开深度学习的面纱，并在逐渐清晰的理论框架下，提供多个Python编码实例，方便读者动手实践。 通过阅读本书，读者不仅能学会使用Keras快捷构建各个类型的深度网络，还可以按需自定义网络层和后端功能，从而提升自己的AI编程能力，在成为深度学习专家...

学习实用的机器学习算法，并用Spark快速动手实践Key Features步骤清晰，讲解细致，适合读者边学边做提供Apache Spark机器学习API的全面解决方案Book Description机器学习是一门多领域交叉学科，可以通过模拟来让计算机获取新的知识或技能。Apache Spark是一种通用大数据框架，也是一种近实时弹性分布式计算和数据虚拟化技术，Spark使人们可以大规模使用机器学习技术，而无须在专用数据中心或硬件上进行大量投资。 本书提供了Apache Spark机器学习API的全面解决方案，不仅介绍了用Spark完成机器学习任务所需的基础知识，也涉及一些Spark机器学习的高级技能。全书共有13章，从环境配置讲起，陆续介绍了线性代数库、数据处理机制、构建机器学习系统的常见攻略、回归和分类、用Spark实现推荐引擎、无监督学习、梯度下降算法、决策树和集成模型、数据降维、文本分析和Spark Steaming的使用。 本书是为那些掌握了机器学习技术的...

跟随机器学习最佳实践，探秘金融中的科技思维Key Features配套代码+彩色图片帮助读者快速上手详细的理论推到和算法分析，引导读者了解机器学习的内核知识点与代码示例环环相扣，理论与编程实践完美结合Book Description机器学习是设计与应用算法的科学，可从数据中进行学习和预测，其应用已经非常普遍。金融领域集中了大量的交易数据，为人工智能技术的运用奠定了良好的数据基础。本书面向金融领域的读者，介绍了机器学习技术的原理与实践。 本书包括10章，介绍了神经网络算法、结构化数据的处理、计算机视觉处理技术、时间序列分析、自然语言处理、生成模型的应用、强化学习技术、数据建模与调试、贝叶斯推理和概率编程等内容。 本书由资深金融从业者编写，融合了其在金融项目中关于机器学习的实践经验，适合金融领域的数据科学家、数据分析师、金融科技公司的技术研发人员以及对金融领域的机器学习技术感兴趣的读者阅读。What you will learn

使用TensorFlow框架，轻松理解深度学习算法，包含大量案例，快速动手实现深度学习任务。异步社区中可下载配套源码+彩图文件。Key Features涵盖机器学习基础和如何可视化机器学习的过程，利用实例展示传统的机器学习技术。使用目前最广泛应用的深度学习框架之一——TensorFlow。TensorFlow是构建复杂深度学习应用的理想选择。Book Description本书主要讲述了深度学习中的重要概念和技术，并展示了如何使用TensorFlow实现高级机器学习算法和神经网络。本书首先介绍了数据科学和机器学习中的基本概念，然后讲述如何使用TensorFlow训练深度学习模型，以及如何通过训练深度前馈神经网络对数字进行分类，如何通过深度学习架构解决计算机视觉、语言处理、语义分析等方面的实际问题，最后讨论了高级的深度学习模型，如生成对抗网络及其应用。What you will learn如何使用TensorFlow训练深度学习模型...

简单易学的实例，助你轻松开启机器学习之旅Key Features通过实例来向读者介绍TensorFlow的经典知识。Book Description谷歌的TensorFlow使机器学习比以往任何时候都更快、更简单、更易于使用。本书将教你如何凭借Python和TensorFlow的强大功能轻松开启机器学习之旅。 首先，你将了解TensorFlow的基本安装过程，并探索其强大功能。接下来，你将训练和运行自己的第一个分类器，并通过解决来自多个行业的问题来了解TensorBoard库的特性，包括数据流图、训练和性能可视化。此外，你还将进一步探索文本和图像分析，并了解CNN模型及其在TensorFlow中的设置。然后，通过训练一个深度学习模型并利用其提供的服务，你将实现一个完整的真实生产系统。随着学习的深入，你还将了解亚马逊Web服务（AWS），并创建一个深度神经网络来解决视频动作识别问题。最后，你将把Caffe模型转换为TensorFlow，并学习高级TensorFlow库——Tensor...

超过70多种创建动态数据可视化的方案！Key Features超过70多种创建动态数据可视化的方案文字简洁，易于读者理解精挑细选，关注最重要的任务和问题细心组织，提供高效的问题解决方案讲解透彻，清晰解读每个操作步骤举一反三，将解决方案应用到其他场景Book Description如今这个互联网时代，人们每天都生产海量的数据，如果直接面对这些数据，可能让人无从下手。将数据可视化，用形象立体的形式将其展现，有利于分析其中的关联，攫取可能存在的商业机会。本书意图通过大量的示例和代码，向读者讲述如何利用D3.js来实现数据可视化。只要读者了解JavaScript，就能完全掌握本书的内容。 本书一共13章，从如何搭建D3.js的开发环境开始，逐步介绍D3中的各种操作，包括选集、数据的初步处理、数据映射、坐标轴组件、动画过渡效果、SVG相关介绍、绘制图表、安排布局、可视化交互、力学模拟、制作地图和测试驱动...

使用TensorFlow和Keras实现高级深度学习和神经网络模型Key Features快速掌握知识点用实操夯实迁移学习理论掌握实用技能Book Description迁移学习是机器学习技术的一种，它可以从一系列机器学习问题的训练中获得知识，并将这些知识用于训练其他相似类型的问题。 本书分为3个部分：第1部分是深度学习基础，介绍了机器学习的基础知识、深度学习的基础知识和深度学习的架构；第2部分是迁移学习精要，介绍了迁移学习的基础知识和迁移学习的威力；第3部分是迁移学习案例研究，介绍了图像识别和分类、文本文档分类、音频事件识别和分类、DeepDream算法、风格迁移、自动图像扫描生成器、图像着色等内容。 本书适合数据科学家、机器学习工程师和数据分析师阅读，也适合对机器学习和迁移学习感兴趣的读者阅读。在阅读本书之前，希望读者对机器学习和Python编程有基本的掌握。What you will learn本书能带你厘...

利用Lua编程开发专注于动作、动画和战术的游戏AIKey Features本书循序渐进，从学习移动一个简单物体开始，到实现一个带有完整动画的战士本书首先介绍AI沙箱，然后依次介绍、实现和扩展了游戏AI的各个新领域本书介绍一些开源库，如Ogre3D、Bullet物理引擎、OpenSteer、Recast、Detour以及Lua利用一个可以扩展和运行的完整代码库来创建AI沙箱。Book Description游戏AI可以很容易地拆分成决策制定、动画处理和战术等各种组件，但各个系统间的平衡和交互决定了良好的AI和糟糕的AI之间的区别。 本书首先介绍AI沙箱，然后依次介绍、实现和扩展了游戏AI的各个新领域。更进一步，读者还将学习使用一些开源库，如Ogre3D、Bullet物理引擎、OpenSteer、Recast、Detour以及Lua，并利用一个可以扩展和运行的完整代码库来创建AI沙箱。本书采用一种循序渐进的方法，从学习移动一个简单物...

Python开源社区资深供稿人撰写 文本分析实用指南 计算语言学领域为数不多的作品之一 技术实用性强 侧重于技术细节的实现 提供源码下载Key Features平衡了理论与实战案例之间的关系在掌握理论知识的同时，执运行自己的自然语言处理项目Book Description自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学，研究人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。计算语言学是指通过建立形式化的数学模型来分析、处理自然语言，并在计算机上用程序来实现分析和处理的过程，旨在以机器来模拟人的部分或全部语言能力的目的。 本书作为一本借助于Python编程语言以及各种开源工具（如Gensim、spaCy等）来执行文本分析、自然语言处理和计算语言学算法的图书，从应用层面介绍了相关的理论知识和所涉及的技术。《自然语言处理与计算语言学》共分为15章，其内容涵盖了文本分析的定义、使用Python进行文本分析的技巧、spaCy语言模型、Gensim工具、词性标注及...

用Python学习自然语言处理和计算机视觉技术，用ROS开发智能的机器人系统Key Features用Python讲解自然语言处理技术和计算机视觉技术；用ROS开发更智能的机器人系统；用NLP技术和OpenCV技术让机器人更加智能；一系列练习和实战项目全方位提升读者的动手能力和研发能力；配套的代码资源包和彩色图片包，让你边学边对照，学习效率更高。Book Description机器人是人工智能时代的重要产物，为人类的工作和生活提供了非常多的助力。对于智能机器人而言，视觉识别能力和对话能力是非常重要的两个方面，本书就是基于这两个技术展开介绍，并通过一系列的编程案例和实践项目，引导读者高效掌握机器人的开发技巧。 本书基于Python语言进行讲解，结合机器人操作系统（ROS）平台给出了丰富多样的机器人开发方案。本书立足于机器人的视觉和语言处理，通过OpenCV、自然语言处理、循环神经网络、卷积神经网络等技术提高机器人...

透过Java编程学习，掌握实用的数据分析技巧，学会使用各种Java工具和库Key Features通过Java编程来引导读者更好地进行数据分析深入理解数据分析，掌握实用的数据分析技术Book Description当今，数据科学已经成为一个热门的技术领域，例如数据处理、信息检索、机器学习、自然语言处理、数据可视化等都得到了广泛的应用和发展。而Java作为一门经典的编程语言，在数据科学领域也有着卓越的表现。 本书旨在通过Java编程来引导读者更好地进行数据分析。本书包含11章内容，详细地介绍了数据科学导论、数据预处理、数据可视化、统计、关系数据库、回归分析、分类分析、聚类分析、推荐系统、NoSQL数据库以及Java大数据分析等重要主题。 本书适合想通过Java解决数据科学问题的读者，也适合数据科学领域的专业人士以及普通的Java开发者阅读。通过阅读本书，读者将能够对数据分析有更加深入的理解，并且掌握实用的数据分析技术。What you will learn

汇聚社区经验精华，阐述配置Hadoop集群运行最优MapReduce作业的方法Key Features原理与实践相结合，通过原理讲解影响MapReduce性能的因素透过实例一步步地教读者如何发现性能瓶颈并消除瓶颈，如何识别系统薄弱环节并改善薄弱环节讲解过程中融合了作者在优化实践过程中积累的丰富经验，具有很强的针对性既覆盖了系统层面的优化又覆盖程序层面的优化Book Description大数据时代，MapReduce的重要性不言而喻。Hadoop作为MapReduce框架的一个实现，受到业界广泛的认同，并被广泛部署和应用。尽管Hadoop为数据开发工程师入门和编程提供了极大便利，但构造一个真正满足性能要求的MapReduce程序并不简单。数据量巨大是大数据工作的现实问题，而对低响应时间的要求则时常困扰着数据开发工程师。 本书采用原理与实践相结合的方式，通过原理讲解影响MapReduce性能的因素，透过实例一步步地教读者如何发现性...