随着新代码、新项目和新章节的推出，第二版为读者提供了一个坚实的机器学习基础，并为读者提供了一个完整的学习概念。由NASA喷气推进实验室副首席技术官和首席数据科学家Chris Mattmann编写，所有的例子都伴随着可下载的Jupyter笔记本，以亲身体验用Python编写TensorFlow。新的和修订的内容扩大了核心机器学习算法的覆盖面，以及神经网络的进步，如VGG-Face人脸识别分类器和深度语音分类器。

https://www.manning.com/books/machine-learning-with-tensorflow-second-edition

使用TensorFlow的机器学习，第二版是使用Python和TensorFlow构建机器学习模型的完全指南。您将把核心ML概念应用于现实世界的挑战，如情感分析、文本分类和图像识别。实例演示了用于深度语音处理、面部识别和CIFAR-10自动编码的神经网络技术。

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