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Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南第二版
零、前言
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
十、使用 Keras 搭建人工神经网络
十一、训练深度神经网络
十二、使用 TensorFlow 自定义模型并训练
十三、使用 TensorFlow 加载和预处理数据
十四、使用卷积神经网络实现深度计算机视觉
十五、使用 RNN 和 CNN 处理序列
十六、使用 RNN 和注意力机制进行自然语言处理
十七、使用自编码器和 GAN 做表征学习和生成式学习
十八、强化学习
十九、规模化训练和部署 TensorFlow 模型
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原文地址:https://www.cnblogs.com/apachecn/p/13201995.html
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