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OReilly Hands On Machine Learning with Scikit Learn and TensorFlow (Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南)
Python
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Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南

OReilly Hands On Machine Learning with Scikit Learn and TensorFlow

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

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
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
四、训练模型 @C-PIG @PeterHo
五、支持向量机 @QiaoXie @飞龙 @PeterHo
六、决策树 @Lisanaaa
七、集成学习和随机森林 @friedhelm739 @飞龙 @PeterHo
八、降维 @loveSnowBest @飞龙 @PeterHo
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
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
十三、卷积神经网络 @akonwang @WilsonQu @飞龙
十四、循环神经网络 @akonwang @Gladiator @alexcheen @飞龙
十五、自编码器 @akonwang @飞龙
十六、强化学习 @friedhelm739
其它 @片刻

免责声明

ApacheCN 纯粹出于学习目的与个人兴趣翻译本书,不追求任何经济利益。

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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