Python for TensorFlow Pocket Primer
Lingua: inglese
Editore: Mercury Learning and Information, US, 2019
- Brossura
- Nuovo

Da: Rarewaves USA, HEBRON, KY, U.S.A.Rarewaves USA
Venditore AbeBooks dal 10 giugno 2025
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As part of the best-selling Pocket Primer series, this book is designed to prepare programmers for machine learning and deep learning/TensorFlow topics. It begins with a quick introduction to Python, followed by chapters that discuss NumPy, Pandas, Matplotlib, and scikit-learn. The final two chapters contain an assortment of TensorFlow 1.x code samples, including detailed code samples for TensorFlow Dataset (which is used heavily in TensorFlow 2 as well). A TensorFlow Dataset refers to the classes in the tf.data.Dataset namespace that enables programmers to construct a pipeline of data by means of method chaining so-called lazy operators, e.g., map(), filter(), batch(), and so forth, based on data from one or more data sources. Companion files with source code are available for downloading from the publisher. FEATURES, A practical introduction to Python, NumPy, Pandas, Matplotlib, and introductory aspects of TensorFlow 1.x, Contains relevant NumPy/Pandas code samples that are typical in machine learning topics, and also useful TensorFlow 1.x code samples for deep learning/TensorFlow topics, Includes many examples of TensorFlow Dataset APIs with lazy operators, e.g., map(), filter(), batch(), take() and also method chaining such operators, Assumes the reader has very limited experience, Includes companion files with all of the source code examples (download from the publisher).…
Codice articolo LU-9781683923619
- Titolo
- Python for TensorFlow Pocket Primer
- Autore
- Oswald Campesato
- Editore
- Mercury Learning and Information, US
- Anno di pubblicazione
- 2019
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1683923618
- ISBN 13
- 9781683923619
- Peso dell'articolo
- 336 grammi
- Dimensioni
- 15.24 x 1.52 x 22.86 cm
Companion files with source code areavailable for downloading from the publisher by writing info@merclearning.com.
Features:
- A practical introductionto Python, NumPy, Pandas, Matplotlib, and introductory aspects of TensorFlow1.x
- Contains relevant NumPy/Pandascode samples that are typical in machine learning topics, and also usefulTensorFlow 1.x code samples for deep learning/TensorFlow topics
- Includes many examples of TensorFlow Dataset APIswith lazy operators, e.g., map(), filter(), batch(), take() and also methodchaining such operators
- Assumes the reader hasvery limited experience
- Companion files with all of thesource code examples (download from the publisher)
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Informazioni sull’autore
Oswald Campesato (San Francisco, CA) is an adjunct instructor at UC-Santa Clara and specializes in Deep Learning, Java, Android, TensorFlow, and NLP. He is the author/co-author of over twenty-five books including TensorFlow 2 Pocket Primer, Python 3 for Machine Learning, and the NLP Using R Pocket Primer (all Mercury Learning and Information).
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HEBRON, KY, U.S.A.
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