TensorFlow机器学习实战指南.html

译者序 2017年3月底，华章公司的编辑邀请我翻译这本书。当时收到原书目录和样章时，大体浏览了一遍，感觉翻译难度不大。因为 TensorFlow比较火，加上自身对机器学习及其算法有一定功底，前期也翻译了不少国外优秀的技术文章（可参见公众号：神机喵 算），加之国内可学习的TensorFlow资料太少，所以我希望做出一些努力来帮助对TensorFlow感兴趣的读者。 Google公司开发的TensorFlow深度学习库因其简单易学、应用场景广泛已经快成为各家公司开展人工智能研究的标配了。 TensorFlow采用数据流图进行数值计算。节点代表计算图中的数学操作，计算中的边表示多维数组，即张量。TensorFlow灵活的架 构使其可以在多种设备（台式机、服务器或移动设备）的CPU或者GPU上进行计算。自从TensorFlow诞生以来，其开发版更新和功 能优化非常快，当前已经发布到1.2.0。并且基于TensorFlow开发的深度学习库也越来越多，其中比较优秀的是Keras。Keras是基于 TensorFlow或者Theano的，由Python编写的高级神经网络API，并且TensorFlow也提供支持Keras的API。 本书详细讲解了TensorFlow的方方面面，毫不夸张地说，如果读者能够坚持踏踏实实做完本书所有实战项目，则基本可以开始使 用TensorFlow实际工作。最后本书还给出了TensorFlow产品级应用的最佳实践，以及扩展用法。 总之，本书适合广大对TensorFlow感兴趣的初中级读者。随着AI的兴起，会有越来越多的读者学习TensorFlow，希望本书能帮 到大家。如果想进一步学习，那就要多看机器学习算法相关的书籍或者论文，并把TensorFlow的源代码研读几遍。 最后，感谢家人和朋友的帮助和支持。由于本人水平有限，加之翻译时间仓促，书中难免会出现错误。读者可通过本人公众号 ——神机喵算，反馈问题，发现问题后，我一定会虚心接受批评并立即改正，并实时在公众号更新勘误，避免其他读者再入“坑”。 曾益强 2017年6月 作者简介 Nick McClure，资深数据科学家，目前就职于美国西雅图PayScale公司，曾经在Zillow公司和Caesar’s Entertainment公司工 作，获得蒙大拿大学和圣本尼迪克与圣约翰大学的应用数学专业学位。 他热衷于数据分析、机器学习和人工智能。Nick有时会把想法写成博客（http://fromdata.org/）或者发推特 （@nfmcclure）。 感谢父母，他们总是鼓励我追求知识。也感谢朋友和同事能够给出很好的建议。本书的完成得益于开源社区的不懈努力，以及 TensorF......