目录结构
- 0.) 前言
第一部分 机器学习基础
第二部分 神经网络与深度学习
- 9.) 启动并运行TensorFlow
- 10.) 人工神经网络介绍
- 11.) 训练深层神经网络
- 12.) 在设备和服务器上的分布式TensorFlow
- 13.) 卷积神经网络
- 14.) 循环神经网络
- 15.) 自编码器
- 16.) 强化学习
第1章 机器学习概览 来源：ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目...
来源：ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 译者：@Lisana...
第7章 集成学习与随机森林 来源：ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻...
第2章 一个完整的机器学习项目 来源：ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南...
第3章 分类 来源：ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 译者：...
第16章 强化学习 来源：ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目译...
第8章 降维 来源：ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 译者：...
第4章 训练模型 来源：ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目译者...
一、开源项目 1.Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南 2.NPL开源项目 3.机器学习笔记
第10章 人工神经网络介绍 来源：ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻...
本文标题：《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》目
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