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Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南(补档) - 龙哥盟 - SegmentFault 思否

2019-06-19

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 ApacheCN - 机器学习交流群 629470233 ApacheCN 学习资源 利用 Python 进行数据分析 第二版 PDF格式

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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

ApacheCN - 机器学习交流群 629470233 ApacheCN 学习资源 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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gitbook serve# 编译 HTML
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