Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南（补档）

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目录结构

• Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南
• 零、前言
• 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
• 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 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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