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Sklearn 與 TensorFlow 機器學習實用指南
Sklearn 與 TensorFlow 機器學習實用指南
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Sklearn 與 TensorFlow 機器學習實用指南
零、前言
一、機器學習概覽
二、一個完整的機器學習項目
三、分類
四、訓練模型
五、支持向量機
六、決策樹
七、集成學習和隨機森林
八、降維
九、啟動并運行 TensorFlow
十、人工神經網絡介紹
十一、訓練深層神經網絡
十二、設備和服務器上的分布式 TensorFlow
十三、卷積神經網絡
十四、循環神經網絡
十五、自編碼器
十六、強化學習
附錄 B、機器學習項目清單
附錄 C、SVM 對偶問題
附錄 D、自動微分
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