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机器学习AI算法工程 公众号： datayx
第一部分 机器学习基础
- 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
第二部分 神经网络与深度学习
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九、启动并运行 TensorFlow
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十、人工神经网络介绍
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十一、训练深层神经网络
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十二、设备和服务器上的分布式 TensorFlow
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十三、卷积神经网络
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十四、循环神经网络
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十五、自编码器
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十六、强化学习
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通过具体的例子、很少的理论以及两款成熟的Python框架：Scikit-Learn和TensorFlow，作者会帮助你掌握构建智能系统所需要的概念和工具。你将会学习到各种技术，从简单的线性回归及发展到深度神经网络。每章的练习有助于你运用所学到的知识，你只需要有一些编程经验就行了。
探索机器学习，尤其是神经网络
使用Scikit-Learn全程跟踪一个机器学习项目的例子
探索各种训练模型，包括：支持向量机、决策树、随机森林以及集成方法
使用TensorFlow库构建和训练神经网络
深入神经网络架构，包括卷积神经网络、循环神经网络和深度强化学习
学习可用于训练和缩放深度神经网络的技术
运用实际的代码示例，无需了解过多的机器学习理论或算法细节
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