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第5章 支持向量机 来源：ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 译者：@QiaoXie 校对：@飞龙 支持向量机（SVM）是个非常强大并且有多种功能的机器学习模型，能够做线性或者非线性的分类，回归，甚至异常值检测。机器学习领域中最为流行的模型之一，是 阅读全文
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第9章 启动并运行TensorFlow 来源：ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 译者：@akonwang @WilsonQu 校对：@Lisanaaa @飞龙 TensorFlow 是一款用于数值计算的强大的开源软件库，特别适用于大规模机器学习的 阅读全文
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第2章 一个完整的机器学习项目 来源：ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 译者：@SeanCheney 校对：@Lisanaaa @飞龙 @PeterHo 本章中，你会假装作为被一家地产公司刚刚雇佣的数据科学家，完整地学习一个案例项目。下面是主要步 阅读全文
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第7章 集成学习与随机森林 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 假设你去随机问很多人一个很复杂的问题，然后把它们的答案合并起来。通常情况下你会发现这个合并的答案比一个专家的答案要好。这就叫做群体 阅读全文
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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 阅读全文
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第8章 降维 来源：ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 译者：@loveSnowBest 校对：@飞龙 很多机器学习的问题都会涉及到有着几千甚至数百万维的特征的训练实例。这不仅让训练过程变得非常缓慢，同时还很难找到一个很好的解，我们接下来就会遇到这 阅读全文
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第13章 卷积神经网络 来源：ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 译者：@akonwang @WilsonQu 校对： @飞龙 尽管 IBM 的深蓝超级计算机在1996年击败了国际象棋世界冠军 Garry Kasparvo，直到近几年计算机都不能 阅读全文
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第1章 机器学习概览 来源：ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 译者：@SeanCheney 校对：@Lisanaaa @飞龙 大多数人听到“机器学习”，往往会在脑海中勾勒出一个机器人：一个可靠的管家，或是一个可怕的终结者，这取决于你问的是谁。但是 阅读全文
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第3章 分类 来源：[ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目]a(https://github.com/apachecn/hands_on_Ml_with_Sklearn_and_TF) 译者：@时间魔术师 校对：@Lisanaaa @飞龙 @ZTFr 阅读全文
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复杂性思维 中文第二版 来源：Think Complexity 译者：飞龙 版本：2.5 自豪地采用谷歌翻译 在线阅读PDF格式EPUB格式MOBI格式代码仓库 赞助我 协议 CC BY-NC-SA 4.0 KivyCN 学习资源 Kivy 中文文档Think Python 中文第二版UCB CS6 阅读全文