2020-12-18 10:34:01

SUMMARY.md

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     +   [八、机器学习最佳实践和故障排除](docs/handson-cnn-tf/8.md)
     +   [九、大规模训练](docs/handson-cnn-tf/9.md)
     +   [十、参考文献](docs/handson-cnn-tf/10.md)
-+   [Python 人工智能中文版](docs/ai-pyREADME.md)
-    +   [前言](docs/ai-py00.md)
-    +   [1 人工智能简介](docs/ai-py01.md)
-    +   [2 人工智能的基本用例](docs/ai-py02.md)
-    +   [3 机器学习管道](docs/ai-py03.md)
-    +   [4 特征选择和特征工程](docs/ai-py04.md)
-    +   [5 使用监督学习的分类和回归](docs/ai-py05.md)
-    +   [6 集成学习的预测分析](docs/ai-py06.md)
-    +   [7 通过无监督学习检测模式](docs/ai-py07.md)
-    +   [8 构建推荐系统](docs/ai-py08.md)
-    +   [9 逻辑编程](docs/ai-py09.md)
-    +   [10 启发式搜索技术](docs/ai-py10.md)
-    +   [11 遗传算法和遗传编程](docs/ai-py11.md)
-    +   [12 云上的人工智能](docs/ai-py12.md)
-    +   [13 使用人工智能构建游戏](docs/ai-py13.md)
-    +   [14 构建语音识别器](docs/ai-py14.md)
-    +   [15 自然语言处理](docs/ai-py15.md)
-    +   [16 聊天机器人](docs/ai-py16.md)
-    +   [17 序列数据和时间序列分析](docs/ai-py17.md)
-    +   [18 图像识别](docs/ai-py18.md)
-    +   [19 神经网络](docs/ai-py19.md)
-    +   [20 将卷积神经网络用于深度学习](docs/ai-py20.md)
-    +   [21 循环神经网络和其他深度学习模型](docs/ai-py21.md)
-    +   [22 通过强化学习创建智能体](docs/ai-py22.md)
-    +   [23 人工智能和大数据](docs/ai-py23.md)
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++   [Python 人工智能中文版](docs/ai-py/README.md)
+    +   [前言](docs/ai-py/00.md)
+    +   [1 人工智能简介](docs/ai-py/01.md)
+    +   [2 人工智能的基本用例](docs/ai-py/02.md)
+    +   [3 机器学习管道](docs/ai-py/03.md)
+    +   [4 特征选择和特征工程](docs/ai-py/04.md)
+    +   [5 使用监督学习的分类和回归](docs/ai-py/05.md)
+    +   [6 集成学习的预测分析](docs/ai-py/06.md)
+    +   [7 通过无监督学习检测模式](docs/ai-py/07.md)
+    +   [8 构建推荐系统](docs/ai-py/08.md)
+    +   [9 逻辑编程](docs/ai-py/09.md)
+    +   [10 启发式搜索技术](docs/ai-py/10.md)
+    +   [11 遗传算法和遗传编程](docs/ai-py/11.md)
+    +   [12 云上的人工智能](docs/ai-py/12.md)
+    +   [13 使用人工智能构建游戏](docs/ai-py/13.md)
+    +   [14 构建语音识别器](docs/ai-py/14.md)
+    +   [15 自然语言处理](docs/ai-py/15.md)
+    +   [16 聊天机器人](docs/ai-py/16.md)
+    +   [17 序列数据和时间序列分析](docs/ai-py/17.md)
+    +   [18 图像识别](docs/ai-py/18.md)
+    +   [19 神经网络](docs/ai-py/19.md)
+    +   [20 将卷积神经网络用于深度学习](docs/ai-py/20.md)
+    +   [21 循环神经网络和其他深度学习模型](docs/ai-py/21.md)
+    +   [22 通过强化学习创建智能体](docs/ai-py/22.md)
+    +   [23 人工智能和大数据](docs/ai-py/23.md)
++   [Python 无监督学习实用指南](docs/handson-unsup-learn-py/README.md)
+    +   [零、前言](docs/handson-unsup-learn-py/00.md)
+    +   [一、无监督学习入门](docs/handson-unsup-learn-py/01.md)
+    +   [二、聚类基础](docs/handson-unsup-learn-py/02.md)
+    +   [三、高级聚类](docs/handson-unsup-learn-py/03.md)
+    +   [四、实用的层次聚类](docs/handson-unsup-learn-py/04.md)
+    +   [五、软聚类和高斯混合模型](docs/handson-unsup-learn-py/05.md)
+    +   [六、异常检测](docs/handson-unsup-learn-py/06.md)
+    +   [七、降维和成分分析](docs/handson-unsup-learn-py/07.md)
+    +   [八、无监督神经网络模型](docs/handson-unsup-learn-py/08.md)
+    +   [九、生成对抗网络和 SOM](docs/handson-unsup-learn-py/09.md)
+    +   [十、习题](docs/handson-unsup-learn-py/10.md)
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docs/handson-unsup-learn-py/00.md

 
 
-# 前言
+# 零、前言
 
 
 

docs/handson-unsup-learn-py/01.md

 
 
-# 无监督学习入门
+# 一、无监督学习入门
 
 
 

docs/handson-unsup-learn-py/02.md

 
 
-# 聚类基础
+# 二、聚类基础
 
 
 

docs/handson-unsup-learn-py/03.md

 
 
-# 高级聚类
+# 三、高级聚类
 
 
 

docs/handson-unsup-learn-py/04.md

 
 
-# 实用的层次聚类
+# 四、实用的层次聚类
 
 
 

docs/handson-unsup-learn-py/05.md

 
 
-# 软聚类和高斯混合模型
+# 五、软聚类和高斯混合模型
 
 
 

docs/handson-unsup-learn-py/06.md

 
 
-# 异常检测
+# 六、异常检测
 
 
 

docs/handson-unsup-learn-py/07.md

 
 
-# 降维和成分分析
+# 七、降维和成分分析
 
 
 

docs/handson-unsup-learn-py/08.md

 
 
-# 无监督神经网络模型
+# 八、无监督神经网络模型
 
 
 

docs/handson-unsup-learn-py/09.md

 
 
-# 生成对抗网络和 SOM
+# 九、生成对抗网络和 SOM
 
 
 

docs/handson-unsup-learn-py/10.md

 
 
-# 习题
+# 十、习题
 
 
 

docs/handson-unsup-learn-py/README.md

+# Python 无监督学习实用指南
+
+> 原文：[Hands-on unsupervised learning with Python](https://b-ok.asia/book/5303228/ac881f)
+> 
+> 协议：[CC BY-NC-SA 4.0](http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/)
+> 
+> 自豪地采用[谷歌翻译](https://translate.google.cn/)
+> 
+> 不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《原则》，生活原则 2.3.c
+
+* [在线阅读](https://dl.apachecn.org)
+* [ApacheCN 面试求职交流群 724187166](https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=54ujcL3)
+* [ApacheCN 学习资源](http://www.apachecn.org/)
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+## 贡献指南
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+本项目需要校对，欢迎大家提交 Pull Request。
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+> 请您勇敢地去翻译和改进翻译。虽然我们追求卓越，但我们并不要求您做到十全十美，因此请不要担心因为翻译上犯错——在大部分情况下，我们的服务器已经记录所有的翻译，因此您不必担心会因为您的失误遭到无法挽回的破坏。（改编自维基百科）
+
+## 联系方式
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+### 负责人
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+* [飞龙](https://github.com/wizardforcel): 562826179
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+### 其他
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+*   在我们的 [apachecn/apachecn-tf-zh](https://github.com/apachecn/apachecn-tf-zh) github 上提 issue.
+*   发邮件到 Email: `apachecn@163.com`.
+*   在我们的 [组织学习交流群](http://www.apachecn.org/organization/348.html) 中联系群主/管理员即可.
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+## 赞助我们
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++   [Python 无监督学习实用指南](README.md)
++   [零、前言](00.md)
++   [一、无监督学习入门](01.md)
++   [二、聚类基础](02.md)
++   [三、高级聚类](03.md)
++   [四、实用的层次聚类](04.md)
++   [五、软聚类和高斯混合模型](05.md)
++   [六、异常检测](06.md)
++   [七、降维和成分分析](07.md)
++   [八、无监督神经网络模型](08.md)
++   [九、生成对抗网络和 SOM](09.md)
++   [十、习题](10.md)
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