Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南

Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南 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 九、启动并运行 TensorFlow 十、人工神经网络介绍 十一、训练深层神经网络 十二、设备和服务器上的分布式 TensorFlow 十三、卷积神经网络 十四、循环神经网络 十五、自编码器 十六、强化学习 附录 B、机器学习项目清单 附录 C、SVM 对偶问题 附录 D、自动微分