内容简介：<!-- break -->ApacheCN 纯粹出于学习目的与个人兴趣翻译本书，不追求任何经济利益。
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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
- 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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免责声明
ApacheCN 纯粹出于学习目的与个人兴趣翻译本书，不追求任何经济利益。
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