《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》 第03章 分类
（第一部分 机器学习基础）第01章 机器学习概览第02章 一个完整的机器学习项目（上）第02章 一个完整的机器学习项目（下） 第03章 分类第04章 训练模型第05章 支持向量机第06章 决策树第07章 集成学习和随机森林第08章 降维 （第二部分 神经网络和深度学习）第9章 启动和运行TensorFlow 在第一章我们提到过最常用的监督学习任务是回归（用于预测某个值）和分类（预测某个类别）。.....
《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第14章 循环神经网络
第14章 循环神经网络 来源：ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 译者：@akonwang @alexcheen @飞龙 校对：@飞龙 击球手击出垒球，你会开始预测球的轨迹并立即开始奔跑。你追踪着它，不断调整你的移动步伐，最终在观众的一片雷鸣声中抓到它。无论是在听完朋友的话语还是早餐时预测咖啡的味道，你时刻在做的...
《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第16章 强化学习
第16章 强化学习 来源：ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 译者：@friedhelm739 校对：@飞龙 强化学习（RL）如今是机器学习的一大令人激动的领域，当然之前也是。自从 1950 年被发明出来后，它在这些年产生了一些有趣的应用，尤其是在游戏（例如 TD-Gammon，一个西洋双陆棋程序）和及其控制领域...
《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第15章 自编码器
第15章 自编码器 来源：ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 译者：@akonwang 校对：@飞龙 自编码器是能够在无监督的情况下学习输入数据（叫做编码）的人工神经网络（即，训练集是未标记）。这些编码通常具有比输入数据低得多的维度，使得自编码器对降维有用（参见第 8 章）。更重要的是，自编码器可以作为强大的特征...
《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》
看了《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》（Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow）一书的序言和第1章的一部分。 怪不得这本书能这么火，作者的讲解不仅清晰有条理，而且还十分幽默有趣，特别可爱。序言中明确地指出最好有NumPy、pandas、matplotlib基础，正好可以参考《利用Pyth....
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