2、机器学习与TensorFlow：从基础到实践

机器学习与TensorFlow：从基础到实践

1. 机器学习的魅力与TensorFlow的登场

在日常生活中，机器学习无处不在。从依据汽车特征而非外观判断哪款车更优，到通过图片判断机器人折叠衣物是否正确，再到模拟大脑听觉功能将声波转化为可理解的文本，机器学习正深刻地改变着我们的生活。

要开展机器学习，数据是关键。很多时候需要大量数据，但并非总是如此。而且这些数据往往需要清理和预处理。同时，我们还需要对数据提出假设并进行评估，以及相应的工具来衡量机器学习在预测、分类和排序等方面的效果。

TensorFlow作为广泛使用的机器学习框架，与Python中的一系列机器学习工具和实用程序相结合，能帮助我们解决现实世界中的各种问题。它具有直观的界面，让程序员能够轻松运用复杂的机器学习理念。

2. 机器学习的基础概念

算法如同人类从经验中学习一样，从数据中汲取知识。人类通过阅读、观察、学习、交流和浏览等方式获取知识，而机器如何具备学习能力尚无定论，但世界顶尖的研究人员已从不同角度开发出智能程序。这些解决问题的方式逐渐形成了标准化的领域——机器学习（ML）。

以语音转文本为例，传统方法可能需要深入了解人类声带的生物结构，并编写大量特定领域、难以通用的代码。而现在，只要有足够的时间和示例，编写的代码就能通过分析大量例子找到解决问题的方法。再如文本情感分析，过去的方法局限于扫描文本中的特定词汇或标点符号来判断情感，现在的机器学习算法则能更细致地分析文本。

3. 书籍内容架构

整个学习内容分为三个部分：
- 第一部分：机器学习基础装备
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