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时间 2020-05-17
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目录结构
零、前言
第一部分 机器学习基础
1、机器学习概览
2、一个完整的机器学习项目
3、分类
4、训练模型
5、支持向量机
6、决策树
7、集成学习和随机森林
8、降维
第二部分 神经网络与深度学习
9、启动并运行 TensorFlow
10、人工神经网络介绍
11、训练深层神经网络
12、设备和服务器上的分布式 TensorFlow
十3、卷积神经网络
十4、循环神经网络
十5、自编码器
十6、强化学习
附录
附录 C、SVM 对偶问题
附录 D、自动微分
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