文章 2018-08-28 来自:开发者社区

《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》 第03章 分类

(第一部分 机器学习基础)第01章 机器学习概览第02章 一个完整的机器学习项目(上)第02章 一个完整的机器学习项目(下) 第03章 分类第04章 训练模型第05章 支持向量机第06章 决策树第07章 集成学习和随机森林第08章 降维 (第二部分 神经网络和深度学习)第9章 启动和运行TensorFlow 在第一章我们提到过最常用的监督学习任务是回归(用于预测某个值)和分类(预测某个类别)。.....

文章 2018-05-17 来自:开发者社区

《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第14章 循环神经网络

第14章 循环神经网络 来源:ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 译者:@akonwang @alexcheen @飞龙 校对:@飞龙 击球手击出垒球,你会开始预测球的轨迹并立即开始奔跑。你追踪着它,不断调整你的移动步伐,最终在观众的一片雷鸣声中抓到它。无论是在听完朋友的话语还是早餐时预测咖啡的味道,你时刻在做的...

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文章 2018-05-16 来自:开发者社区

《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第16章 强化学习

第16章 强化学习 来源:ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 译者:@friedhelm739 校对:@飞龙 强化学习(RL)如今是机器学习的一大令人激动的领域,当然之前也是。自从 1950 年被发明出来后,它在这些年产生了一些有趣的应用,尤其是在游戏(例如 TD-Gammon,一个西洋双陆棋程序)和及其控制领域...

文章 2018-04-19 来自:开发者社区

《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第15章 自编码器

第15章 自编码器 来源:ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 译者:@akonwang 校对:@飞龙 自编码器是能够在无监督的情况下学习输入数据(叫做编码)的人工神经网络(即,训练集是未标记)。这些编码通常具有比输入数据低得多的维度,使得自编码器对降维有用(参见第 8 章)。更重要的是,自编码器可以作为强大的特征...

文章 2017-11-15 来自:开发者社区

《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》

看了《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》(Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow)一书的序言和第1章的一部分。 怪不得这本书能这么火,作者的讲解不仅清晰有条理,而且还十分幽默有趣,特别可爱。序言中明确地指出最好有NumPy、pandas、matplotlib基础,正好可以参考《利用Pyth....

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