TensorFlow 是一款用于数值计算的强大的开源软件库，特别适用于大规模机器学习的微调。 它的基本原理很简单：首先在 Python 中定义要执行的计算图（例如图 9-1），然后 TensorFlo

　　大多数人听到“机器学习”，往往会在脑海中勾勒出一个机器人：一个可靠的管家，或是一个可怕的终结者，这取决于你问的是谁。但是机器学习并不是未来的幻想，它已经来到我们身边了。事实上，一些特定领域已经应用机器

　　基于实例 vs 基于模型学习 另一种分类机器学习的方法是判断它们是如何进行归纳推广的。大多机器学习任务是关于预测的。这意味着给定一定数量的训练样本，系统需要能推广到之前没见到过的样本。对训练数据集有很

　　第2章 一个完整的机器学习项目 本章中，你会假装作为被一家地产公司刚刚雇佣的数据科学家，完整地学习一个案例项目。下面是主要步骤： 项目概述。 获取数据。 发现并可视化数据，发现规律。 为机器学习算法准

　　创建测试集 在这个阶段就分割数据，听起来很奇怪。毕竟，你只是简单快速地查看了数据而已，你需要再仔细调查下数据以决定使用什么算法。这么想是对的，但是人类的大脑是一个神奇的发现规律的系统，这意味着大脑非常

　　为机器学习算法准备数据 现在来为机器学习算法准备数据。不要手工来做，你需要写一些函数，理由如下： 函数可以让你在任何数据集上（比如，你下一次获取的是一个新的数据集）方便地进行重复数据转换。 你能慢慢建

　　自定义转换器 尽管 Scikit-Learn 提供了许多有用的转换器，你还是需要自己动手写转换器执行任务，比如自定义的清理操作，或属性组合。你需要让自制的转换器与 Scikit-Learn 组件（比如

　　在第一章我们提到过最常用的监督学习任务是回归（用于预测某个值）和分类（预测某个类别）。在第二章我们探索了一个回归任务：预测房价。我们使用了多种算法，诸如线性回归，决策树，和随机森林（这个将会在后面的章

　　多类分类 二分类器只能区分两个类，而多类分类器（也被叫做多项式分类器）可以区分多于两个类。   一些算法（比如随机森林分类器或者朴素贝叶斯分类器）可以直接处理多类分类问题。其他一些算法（比如 SVM

　　在之前的描述中，我们通常把机器学习模型和训练算法当作黑箱子来处理。如果你实践过前几章的一些示例，你惊奇的发现你可以优化回归系统，改进数字图像的分类器，你甚至可以零基础搭建一个垃圾邮件的分类器，但是你却

　　随机梯度下降 批量梯度下降的最要问题是计算每一步的梯度时都需要使用整个训练集，这导致在规模较大的数据集上，其会变得非常的慢。与其完全相反的随机梯度下降，在每一步的梯度计算上只随机选取训练集中的一个样本

　　弹性网络（ElasticNet） 弹性网络介于 Ridge 回归和 Lasso 回归之间。它的正则项是 Ridge 回归和 Lasso 回归正则项的简单混合，同时你可以控制它们的混合率 $r$，当 $

　　多项式核 添加多项式特征很容易实现，不仅仅在 SVM，在各种机器学习算法都有不错的表现，但是低次数的多项式不能处理非常复杂的数据集，而高次数的多项式却产生了大量的特征，会使模型变得慢。   幸运的是，

　　背后机制 这个章节从线性 SVM 分类器开始，将解释 SVM 是如何做预测的并且算法是如何工作的。如果你是刚接触机器学习，你可以跳过这个章节，直接进入本章末尾的练习。等到你想深入了解 SVM，再回头研

　　很多机器学习的问题都会涉及到有着几千甚至数百万维的特征的训练实例。这不仅让训练过程变得非常缓慢，同时还很难找到一个很好的解，我们接下来就会遇到这种情况。这种问题通常被称为维数灾难（curse of d