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

• ApacheCN - 学习机器学习群【629470233】
• Machine Learning in Action（机器学习实战）| ApacheCN（apache中文网）
• @SeanCheney 翻译的利用 Python 进行数据分析·第二版

目录结构

• 0.) 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
• 13.) 卷积神经网络
• 14.) 循环神经网络
• 15.) 自编码器
• 16.) 强化学习

联系方式

项目负责人

• @SeanCheney: 731384963
• @飞龙: 562826179
• @小瑶: 190442212

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
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
四、训练模型	@C-PIG	@PeterHo @飞龙
五、支持向量机	@QiaoXie	@飞龙 @PeterHo
六、决策树	@Lisanaaa
七、集成学习和随机森林	@friedhelm739	@飞龙 @PeterHo
八、降维	@loveSnowBest	@飞龙 @PeterHo
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
十四、循环神经网络	@akonwang @alexcheen @飞龙	@飞龙
十五、自编码器	@akonwang	@飞龙
十六、强化学习	@friedhelm739	@飞龙
其它	@片刻

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