本书系统讲解机器学习与深度学习的应用开发技术，为读者打通从理论原理到实际开发的完整学习路径。全书共6章，第1章对机器学习与深度学习进行概述；第2章给出了两个深度学习入门开发案例；第3章介绍机器学习算法应用开发案例；第4章介绍了三种常用的深度学习开发框架；第5章介绍深度学习算法应用开发案例；第6章介绍深度学习交通标志识别应用开发。 本书介绍了机器学习和深度学习的常用算法。对于每种算法，本书均给出了系统设计、代码实现和开发验证的完整流程，并给出了详细的源代码。廖建尚，教授，博士，中国职业技术学会物联网专委会成员，长期从事物联网、人工智能、工业互联网等领域的科研与教学工作。主持广东省自然基金等省级以上项目8项；发表论文20多篇，其中SCI和EI收录10多篇，出版教材著作10多部，授权专利10多项，授权软件著作10多项。。目录第1章　机器学习与深度学习概述11.1　机器学习概述11.1.1　机器学习的定义与核心思想11.1.2　机器学习的分类21.1.3　机器学习中的常用算法31.2　深度学习概述41.2.1　深度学习的定义与基础41.2.2　深度学习的基本原理41.2.3　深度学习与传统机器学习的区别51.2.4　深度学习的网络结构51.2.5　深度学习的优化与训练技巧61.3　机器学习与深度学习发展历程71.3.1　机器学习的发展历程71.3.2　深度学习的发展历程81.4　机器学习与深度学习应用领域91.4.1　计算机视觉101.4.2　自然语言处理101.4.3　语音识别与生成111.4.4　医疗健康111.4.5　自动驾驶与智能交通111.5　小结12第2章　深度学习入门开发案例132.1　深度学习入门算法实例（MNIST手写数字识别）132.1.1　原理分析与开发设计142.1.2　开发步骤与验证202.1.3　小结222.2　深度学习算法应用实例（实时视频换脸）222.2.1　原理分析与开发设计232.2.2　开发步骤与验证302.2.3　小结32第3章　机器学习算法应用开发案例333.1　线性回归算法应用开发（房价预测）333.1.1　原理分析与开发设计343.1.2　开发步骤与验证453.1.3　小结503.2　逻辑回归算法应用开发（鸢尾花分类）503.2.1　原理分析与开发设计503.2.2　开发步骤与验证573.2.3　小结583.3　朴素贝叶斯算法应用开发（垃圾邮件分类）593.3.1　原理分析与开发设计593.3.2　开发步骤与验证673.3.3　小结673.4　KNN算法应用开发（语音性别识别）683.4.1　原理分析与开发设计683.4.2　开发步骤与验证783.4.3　小结793.5　支持向量机算法应用开发（手写数字识别）803.5.1　原理分析与开发设计803.5.2　开发步骤与验证883.5.3　小结883.6　K_means算法应用开发（客户行为分析）883.6.1　原理分析与开发设计893.6.2　开发步骤与验证973.6.3　小结99第4章　深度学习框架开发案例1004.1　TensorFlow应用开发1014.1.1　原理分析与开发设计1014.1.2　开发步骤与验证1094.1.3　小结1094.2　PyTorch应用开发1104.2.1　原理分析与开发设计1104.2.2　开发步骤与验证1184.2.3　小结1194.3　PaddlePaddle框架应用开发1194.3.1　原理分析与开发设计1204.3.2　开发步骤与验证1274.3.3　小结128第5章　深度学习算法应用开发案例1295.1　多层感知机算法应用开发（非线性数据的分类）1305.1.1　原理分析与开发设计1305.1.2　开发步骤与验证1405.1.3　小结1425.2　卷积神经网络算法应用开发（图像分类）1425.2.1　原理分析与开发设计1425.2.2　开发步骤与验证1535.2.3　小结1545.3　深度信念网络算法应用开发（手写数字分类识别）1545.3.1　原理分析与开发设计1545.3.2　开发步骤与验证1625.3.3　小结1625.4　循环神经网络算法应用开发（航班乘客数量预测）1635.4.1　原理分析与开发设计1635.4.2　开发步骤与验证1725.4.3　小结1735.5　生成对抗网络算法应用开发（手写数字图像生成）1735.5.1　原理分析与开发设计1735.5.2　开发步骤与验证1835.5.3　小结1845.6　自编码器算法应用开发（手写数字图像编解码）1845.6.1　原理分析与开发设计1855.6.2　开发步骤与验证1895.6.3　小结1905.7　注意力机制算法应用开发（中英文机器翻译）1905.7.1　原理分析与开发设计1915.7.2　开发步骤与验证2085.7.3　小结2095.8　深度强化学习算法应用开发（Flappy Bird游戏自动控制）2095.8.1　原理分析与开发设计2095.8.2　开发步骤与验证2245.8.3　小结225第6章　深度学习交通标志识别应用开发2266.1　交通标志数据采集和标注2266.1.1　原理分析与开发设计2276.1.2　开发步骤与验证2306.1.3　小结2356.2　交通标志深度学习识别案例开发2356.2.1　原理分析与开发设计2366.2.2　开发步骤与验证2416.2.3　小结245参考文献246