Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南

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

附录

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 @yanmengk @Liu Shangfeng
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 @ZTFrom1994
四、训练模型 @C-PIG @PeterHo @飞龙
五、支持向量机 @QiaoXie @飞龙 @PeterHo @yanmengk
六、决策树 @Lisanaaa @y3534365 @飞龙
七、集成学习和随机森林 @friedhelm739 @飞龙 @PeterHo @yanmengk
八、降维 @loveSnowBest @飞龙 @PeterHo @yanmengk
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 @friedhelm739 @飞龙
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 @飞龙
十三、卷积神经网络 @akonwang @WilsonQu @飞龙 @yanmengk
十四、循环神经网络 @akonwang @alexcheen @飞龙 @飞龙
十五、自编码器 @akonwang @飞龙 @yanmengk
十六、强化学习 @friedhelm739 @飞龙 @rickllyxu
附录 - -
附录 C、SVM 对偶问题 @rickllyxu
附录 D、自动微分 @rickllyxu
其它 @片刻

编译

gitbook install # 安装必要的插件
gitbook serve   # 编译 HTML
gitbook epub    # 编译 EPUB

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