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《机器学习从认知到实践（第2辑）》（套装共3册，Python+TensorFlow）涵盖了机器学习的多个关键技术和实践应用。虽然无法直接列出20个关键技术（因为书籍内容广泛且深入，难以用简单的数字来概括所有关键技术），但我可以根据书籍的内容，提炼出一些重要的技术和概念，供您参考：
Python机器学习关键技术
- 数据科学/机器学习的工作流程：包括数据的获取、检查与探索、清理与准备、建模、评估与部署等步骤。
- Python库和功能：利用Python中的各种库（如NumPy、Pandas、Scikit-learn等）来实现数据预处理、模型训练与评估等功能。
- 数据可视化：通过可视化技术（如Matplotlib、Seaborn等）来分析和理解数据。
- 特征工程：包括特征选择、特征提取和特征转换等，是机器学习建模过程中的重要环节。
- 逻辑回归：一种广泛应用的线性分类和回归方法。
- 支持向量机：用于分类和回归分析的监督学习模型。
- 推荐系统：基于协同过滤、基于内容的过滤和混合系统等技术来构建推荐引擎。
TensorFlow机器学习关键技术
- TensorFlow的主要数据结构：张量，包括其属性（阶、形状和类型）以及创建和操作方法。
- 数据流图：TensorFlow中用于表示计算过程的数据流图，包括建立计算图、数据供给、变量和保存数据流图等操作。
- 会话：TensorFlow中用于执行计算图的会话机制。
- 聚类：包括k均值聚类、k最近邻等无监督学习方法。
- 线性回归：用于预测连续值的线性模型。
- 神经网络：包括简单的前向神经网络、深度学习网络等，用于处理复杂的非线性问题。
- 模型评估与优化：使用交叉验证、正则化等技术来评估和优化模型性能。
- TensorBoard：TensorFlow的可视化工具，用于展示数据流结构和结果。
实践应用
- 构建应用程序：如发现低价公寓、低价机票等实际应用场景中的机器学习应用。
- 预测市场：使用机器学习预测IPO市场、股票市场等金融市场的走势。
- 图像相似度引擎：利用深度学习技术构建图像相似度引擎，用于图像检索和识别等任务。
- 聊天机器人：基于自然语言处理和机器学习技术构建聊天机器人，提供智能交互服务。
请注意，以上内容仅涵盖了书籍中的部分关键技术和概念，并未严格按照20个关键技术的数量进行列举。由于书籍内容广泛且深入，建议读者在阅读时结合实际应用场景和自身需求进行深入学习和实践。