今天又来给大家推荐一本人工智能方面的书籍<TensorFlow机器学习实战指南>。TensorFlow是一个开源机器学习库。本书从TensorFlow的基础开始介绍，涉及变量、矩阵和各种数据源。之后，针对使用TensorFlow线性回归技术的实践经验进行详细讲解。后续章节将在前文的基础上讲述神经网络、CNN、RNN和NLP等重要概念。
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目录
前言
第1章 TensorFlow基础 1
1.1 简介 1
1.2 TensorFlow如何工作 1
1.3 声明变量和张量 4
1.4 使用占位符和变量 6
1.5 操作（计算）矩阵 8
1.6 声明操作 10
1.7 实现激励函数 12
1.8 读取数据源 14
1.9 其他资源 19
第2章 TensorFlow进阶 20
2.1 简介 20
2.2 计算图中的操作 20
2.3 TensorFlow的嵌入Layer 21
2.4 TensorFlow的多层Layer 23
2.5 TensorFlow实现损失函数 24
2.6 TensorFlow实现反向传播 29
2.7 TensorFlow实现批量训练和训练 34
2.8 TensorFlow实现创建分类器 36
2.9 TensorFlow实现模型评估 39
第3章 基于TensorFlow的线性回归 44
3.1 简介 44
3.2 用TensorFlow求逆矩阵 44
3.3 用TensorFlow实现矩阵分解 46
3.4 用TensorFlow实现线性回归算法 47
3.5 理解线性回归中的损失函数 51
3.6 用TensorFlow实现戴明回归算法 53
3.7 用TensorFlow实现lasso回归和岭回归算法 56
3.8 用TensorFlow实现弹性网络回归算法 58
3.9 用TensorFlow实现逻辑回归算法 60
第4章 基于TensorFlow的支持向量机 65
4.1 简介 65
4.2 线性支持向量机的使用 67
4.3 弱化为线性回归 71
4.4 TensorFlow上核函数的使用 75
4.5 用TensorFlow实现非线性支持向量机 80
4.6 用TensorFlow实现多类支持向量机 83
第5章 近邻域法 88
5.1 简介 88
5.2 近邻域法的使用 89
5.3 如何度量文本距离 92
5.4 用TensorFlow实现混合距离计算 95
5.5 用TensorFlow实现地址匹配 99
5.6 用TensorFlow实现图像识别 102
第6章 神经网络算法 106
6.1 简介 106
6.2 用TensorFlow实现门函数 107
6.3 使用门函数和激励函数 110
6.3.4 延伸学习 113
6.4 用TensorFlow实现单层神经网络 114
6.5 用TensorFlow实现神经网络常见层 117
《TensorFlow机器学习实战》是一本适合希望使用TensorFlow框架进行机器学习实践的读者的实用指南。
通过该书读者可以学习TensorFlow的基础知识，掌握机器学习模型的开发和训练技巧，并能够应用于多种实际问题。无论是初学者还是有一定机器学习经验的读者，都能从中获得宝贵的知识和实践经验。
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