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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
