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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
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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
- gitbook install # 安装必要的插件
- gitbook serve # 编译 html
- gitbook epub # 编译 EPUB
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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.
本译文只供学习研究参考之用, 不得用于商业用途. ApacheCN 保留对此版本译文的署名权及其它相关权利.
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来源: http://www.jianshu.com/p/b96a0eb96149