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

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目录结构

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

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gitbook serve   # 编译 HTML
gitbook epub    # 编译 EPUB

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