# Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南

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> 协议：[CC BY-NC-SA 4.0](http://creativecommons.org/licenses/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](http://shang.qq.com/wpa/qunwpa?idkey=30e5f1123a79867570f665aa3a483ca404b1c3f77737bc01ec520ed5f078ddef)
* [ApacheCN 学习资源](http://www.apachecn.org/)
* [利用 Python 进行数据分析 第二版](https://github.com/apachecn/pyda-2e-zh)

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+ [在线阅读](https://hand2st.apachecn.org)
+ [PDF格式](https://www.gitbook.com/download/pdf/book/wizardforcel/hands-on-ml-with-sklearn-and-tf)
+ [EPUB格式](https://www.gitbook.com/download/epub/book/wizardforcel/hands-on-ml-with-sklearn-and-tf)
+ [MOBI格式](https://www.gitbook.com/download/mobi/book/wizardforcel/hands-on-ml-with-sklearn-and-tf)
+ [代码仓库](https://github.com/apachecn/hands_on_Ml_with_Sklearn_and_TF)

## 目录结构

* [零、前言](docs/0.前言.md)

### 第一部分 机器学习基础

* [一、机器学习概览](docs/1.机器学习概览.md)
* [二、一个完整的机器学习项目](docs/2.一个完整的机器学习项目.md)
* [三、分类](docs/3.分类.md)
* [四、训练模型](docs/4.训练模型.md)
* [五、支持向量机](docs/5.支持向量机.md)
* [六、决策树](docs/6.决策树.md)
* [七、集成学习和随机森林](docs/7.集成学习和随机森林.md)
* [八、降维](docs/8.降维.md)

### 第二部分 神经网络与深度学习

* [九、启动并运行 TensorFlow](docs/9.启动并运行_TensorFlow.md)
* [十、人工神经网络介绍](docs/10.人工神经网络介绍.md)
* [十一、训练深层神经网络](docs/11.训练深层神经网络.md)
* [十二、设备和服务器上的分布式 TensorFlow](docs/12.设备和服务器上的分布式_TensorFlow.md)
* [十三、卷积神经网络](docs/13.卷积神经网络.md)
* [十四、循环神经网络](docs/14.循环神经网络.md)
* [十五、自编码器](docs/15.自编码器.md)
* [十六、强化学习](docs/16.强化学习.md)

### 附录

* [附录 B、机器学习项目清单](docs/B.机器学习项目清单.md)
* [附录 C、SVM 对偶问题](docs/C.SVM_对偶问题.md)
* [附录 D、自动微分](docs/D.自动微分.md)

## 项目负责人

* [@SeanCheney](https://www.jianshu.com/u/130f76596b02): 731384963
* [@飞龙](https://github.com/wizardforcel): 562826179
* [@片刻](https://github.com/chenyyx): 529815144

## 编译

```
gitbook install # 安装必要的插件
gitbook serve   # 编译 HTML
gitbook epub    # 编译 EPUB
```

## 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。

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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