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书名：从机器学习到无人驾驶

以机器学习为出发点，结合深度神经网络算法和强化学习算法详细介绍自动驾驶模块的开发方法

作者：宋哲贤

定价：99元

印次：1-1

ISBN：9787302552154

本书以机器学习为出发点，使用简易的代码讲解机器学习的核心算法（深度神经网络和强化学习），在算法学习的基础上使用增量方法开发包含定位、预测、路径规划和业务控制等一系列自动驾驶模块。本书代码实例涉及自动驾驶的普遍业务方法，可使读者理解自动驾驶背后的设计思想和原理，快速入门自动驾驶的算法和开发流程。本书示例代码丰富，涵盖实际开发中所有的重要知识点，适合无人驾驶从业者、想要学习机器学习和无人驾驶的开发人员阅读，也可用作培训机构和高校相关专业的教学参考书。

目 录

 

第一篇 机器学习基础

第1章 机器学习与无人驾驶 1

1.1 机器学习简介 1

1.1.1 机器学习 1

1.1.2 深度学习 5

1.1.3 强化学习 6

1.2 无人驾驶与机器学习 7

1.2.1 无人驾驶的历史 7

1.2.2 为什么要在无人驾驶中应用机器学习 9

1.2.3 无人驾驶商业化的优势 10

1.2.4 无人驾驶商业化的进展 11

参考文献 13

第2章 TensorFlow基础 15

2.1 机器学习主流框架简介 15

2.2 TensorFlow开发环境搭建 19

2.2.1 基于Python语言框架的Virtualenv方案 19

2.2.2 基于应用容器化的Docker方案 23

2.3 Hello TensorFlow—一个简单的例子 23

2.4 TensorFlow架构 26

2.4.1 TensorFlow架构概述 26

2.4.2 TensorFlow客户端架构 27

2.4.3 TensorFlow分布式主服务架构 28

2.4.4 TensorFlow工作器服务架构 29

2.4.5 TensorFlow内核架构 30

2.5 TensorFlow核心API 30

2.5.1 TensorFlow低级API 31

2.5.2 TensorFlow高级API 35

2.6 扩展：使用tensorflow.js进行机器学习 38

参考文献 40

第3章 线性回归 41

3.1 什么是线性回归 41

3.1.1...