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    Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南

    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

    目录结构

    第一部分 机器学习基础

    第二部分 神经网络与深度学习

    附录

    联系方式

    项目负责人

    项目贡献者

    标题 译者 校对
    前言 @小瑶 @小瑶
    第一部分 机器学习基础 -
    一、机器学习概览 @SeanCheney @Lisanaaa @飞龙 @yanmengk @Liu Shangfeng
    二、一个完整的机器学习项目 @SeanCheney @Lisanaaa @飞龙 @PeterHo
    三、分类 @时间魔术师 @Lisanaaa @飞龙 @ZTFrom1994
    四、训练模型 @C-PIG @PeterHo @飞龙
    五、支持向量机 @QiaoXie @飞龙 @PeterHo @yanmengk
    六、决策树 @Lisanaaa @y3534365 @飞龙
    七、集成学习和随机森林 @friedhelm739 @飞龙 @PeterHo @yanmengk
    八、降维 @loveSnowBest @飞龙 @PeterHo @yanmengk
    第二部分 神经网络与深度学习 -
    九、启动并运行 TensorFlow @akonwang @WilsonQu @Lisanaaa @飞龙
    十、人工神经网络介绍 @akonwang @friedhelm739 @飞龙
    十一、训练深层神经网络 @akonwang @飞龙 @飞龙 @Zeyu Zhong
    十二、设备和服务器上的分布式 TensorFlow @空白 @飞龙
    十三、卷积神经网络 @akonwang @WilsonQu @飞龙 @yanmengk
    十四、循环神经网络 @akonwang @alexcheen @飞龙 @飞龙
    十五、自编码器 @akonwang @飞龙 @yanmengk
    十六、强化学习 @friedhelm739 @飞龙 @rickllyxu
    附录 - -
    附录 C、SVM 对偶问题 @rickllyxu
    附录 D、自动微分 @rickllyxu
    其它 @片刻

    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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    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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    项目简介

    📖 [译] Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南【版权问题,网站已下线!!】

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    贡献者 36

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    开发语言

    • CSS 54.1 %
    • HTML 32.6 %
    • JavaScript 10.5 %
    • Python 2.2 %
    • Shell 0.6 %