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Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南

协议：CC BY-NC-SA 4.0

欢迎任何人参与和完善：一个人可以走的很快，但是一群人却可以走的更远

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• 利用 Python 进行数据分析 第二版

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目录结构

• 零、前言

第一部分 机器学习基础

• 一、机器学习概览
• 二、一个完整的机器学习项目
• 三、分类
• 四、训练模型
• 五、支持向量机
• 六、决策树
• 七、集成学习和随机森林
• 八、降维

第二部分 神经网络与深度学习

• 九、启动并运行 TensorFlow
• 十、人工神经网络介绍
• 十一、训练深层神经网络
• 十二、设备和服务器上的分布式 TensorFlow
• 十三、卷积神经网络
• 十四、循环神经网络
• 十五、自编码器
• 十六、强化学习

附录

• 附录 B、机器学习项目清单
• 附录 C、SVM 对偶问题
• 附录 D、自动微分

项目负责人

• @SeanCheney: 731384963
• @飞龙: 562826179
• @片刻: 529815144

编译

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gitbook serve   # 编译 HTML
gitbook epub    # 编译 EPUB

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