从结构化和非结构化数据中预测分析发现隐藏的模式，可用于商业智能决策。礼萨·卡里姆著的《TensorFlow预测分析（影印版）》将通过在三个主要部分中运用TensorFlow，帮助你构建、调优和部署预测模型。第一部分包括预测建模所需的线性代数、统计学和概率论知识。第二部分包括运用监督（分类和回归）和无监督（聚类）算法开发预测模型。然后介绍如何开发自然语言处理（NLP）预测模型以及强化学习算法。最后，该部分讲述如何开发一个基于机器的因式分解推荐系统。第三部分介绍高级预测分析的深度学习架构，包括深度神经网络以及高维和序列数据的递归神经网络。最终，使用卷积神经网络进行预测建模，用于情绪识别、图像分类和情感分析。

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