<<Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南>>

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目录结构

• 零、前言

第一部分 机器学习基础

• 一、机器学习概览
• 二、一个完整的机器学习项目
• 三、分类
• 四、训练模型
• 五、支持向量机
• 六、决策树
• 七、集成学习和随机森林
• 八、降维

第二部分 神经网络与深度学习

• 九、启动并运行 TensorFlow
• 十、人工神经网络介绍
• 十一、训练深层神经网络
• 十二、设备和服务器上的分布式 TensorFlow
• 十三、卷积神经网络
• 十四、循环神经网络
• 十五、自编码器
• 十六、强化学习

附录

• 附录 C、SVM 对偶问题
• 附录 D、自动微分