机器学习入门 - Google机器学习速成课程

机器学习入门01 - 框架处理(Framing)

机器学习入门02 - 深入了解机器学习 (Descending into ML)

机器学习入门03 - 降低损失 (Reducing Loss)

机器学习入门04 - 使用TensorFlow的起始步骤 (First Steps with TensorFlow)

机器学习入门05 - 泛化 (Generalization)

机器学习入门06 - 训练集和测试集 (Training and Test Sets)

机器学习入门07 - 验证 (Validation)

机器学习入门08 - 表示法 (Representation)

  • https://www.cnblogs.com/anliven/p/10280203.html
  • 将日志和 Protocol Buffer 中的字段映射到实用的机器学习特征。
  • 判断哪些特性可用作合适的特征。
  • 处理离群值特征。
  • 调查数据集的统计属性。
  • 使用 tf.estimator 训练并评估模型。

机器学习入门09 - 特征组合 (Feature Crosses)

机器学习入门10 - 正则化:简单性 (Regularization for Simplicity)

机器学习入门11 - 逻辑回归 (Logistic Regression)

机器学习入门12 - 分类 (Classification)

机器学习入门13 - 正则化:稀疏性 (Regularization for Sparsity)

机器学习入门14 - 神经网络简介 (Introduction to Neural Networks)

机器学习入门15 - 训练神经网络 (Training Neural Networks)

机器学习入门16 - 多类别神经网络 (Multi-Class Neural Networks)

机器学习入门17 - 嵌套 (Embedding)

机器学习入门18 - 生产机器学习系统(Production ML Systems)

  • https://www.cnblogs.com/anliven/p/10349462.html
  • 了解生产环境机器学习系统中组件的跨度范围。
  • 识别静态训练与动态训练的优缺点。
  • 了解静态推理和动态推理的优缺点。
  • 评估现实世界情形的训练和应用需求。
  • 了解生产机器学习系统中的数据依赖关系。

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