李嘉璇 TensorFlow技术解析与实战 第一章笔记

深度学习的入门过程 现阶段：需要补充概率论、随机过程知识；学习决策树，RF；熟练使用python；论文、公众号、博客；复现实验；提出创新。 经典机器学习理论与基础算法： 已经接触过：SVM，LR，聚类，ANN，BP，PCA，过拟合，正则化... 未接触：决策树，朴素贝叶斯，随机森林，协同过滤，关联性分析... 掌握编程语言python：重点掌握线性代数库和矩阵操作，尤其是Numpy、pandas第

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