零.前言 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 十.使用 Keras 搭建人工神经网络 十一.训练深度神经网络 十二.使用 TensorFlow 自定义模型并训练 十三.使用 TensorFlow 加载和预处理数据 十四.使用卷积神经网络实现深度计算机视觉 十五.使用 RNN 和 CNN 处理序列 十六.使用 RNN 和注意力机制进行自然语言处理 十七.使用自编码器和 GAN 做表征学习和生成式学习 十…

地址 https://github.com/apachecn/hands-on-ml-zh 目录结构 零.前言 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 九.启动并运行 TensorFlow 十.人工神经网络介绍 十一.训练深层神经网络 十二.设备和服务器上的分布式 TensorFlow 十三.卷积神经网络 十四.循环神经网络 十五.自编码器 十六.强化…

原文:TensorFlow Machine Learning Cookbook 协议:CC BY-NC-SA 4.0 不要担心自己的形象,只关心如何实现目标.--<原则>,生活原则 2.3.c 在线阅读 ApacheCN 面试求职交流群 724187166 ApacheCN 学习资源 目录 TensorFlow 机器学习秘籍中文第二版 一.TensorFlow 入门 二.TensorFlow 的方式 三.线性回归 四.支持向量机 五.最近邻方法 六.神经网络 七.自然语言处理 八.卷积神经网络…

从实战角度系统讲解TensorFlow基本概念及各种应用实践.真实的应用场景和数据,丰富的代码实例,详尽的操作步骤,带你由浅入深系统掌握TensorFlow机器学习算法及其实现. <TensorFlow机器学习实战指南>共11章,第1章介绍TensorFlow的基本概念:第2章介绍如何在计算图中连接算法组件,创建一个简单的分类器:第3章重点介绍如何使用TensorFlow实现各种线性回归算法:第4章介绍支持向量机(SVM)算法:第5章介绍如何使用数值度量.文本度量和归一化距离函数实现最近邻域算…

原文:Deep Learning with TensorFlow Second Edition 协议:CC BY-NC-SA 4.0 不要担心自己的形象,只关心如何实现目标.--<原则>,生活原则 2.3.c 在线阅读 ApacheCN 面试求职交流群 724187166 ApacheCN 学习资源 目录 TensorFlow 深度学习中文第二版 一.人工神经网络 二.TensorFlow v1.6 的新功能是什么? 三.实现前馈神经网络 四.CNN 实战 五.使用 TensorFlow 实现…

Title/ CSS Transform完全指南(第二版) #flight.Archives007 序: 第7天了! 终身学习, 坚持创作, 为生活埋下微小的信仰. 我是忘我思考,共同进步! 简介: 一篇最简约高效的CSS Transform教程. Tag/ Transform介绍 CSS的 transform 可以让元素产生变形效果,比如旋转,缩放,倾斜或平移 element { transform: scale(0.5) translate(10px, 10px); /*`transform…

Nginx 常见应用技术指南[Nginx Tips] 第二版 目 录 一. Nginx 基础知识二. Nginx 安装及调试三. Nginx Rewrite四. Nginx Redirect五. Nginx 目录自动加斜线:六. Nginx Location七. Nginx expires八. Nginx 防盗链九. Nginx 访问控制十. Nginx日志处理十一. Nginx Cache十二. Nginx 负载均衡十三. Nginx简单优化十四. 如何构建高性能的LEMP环境十五. Ngin…

本书是一本万能工具,其主题涵盖了Apache Tomcat这一广受欢迎的开源servlet.JSP容器和高性能的web server. <Tomcat权威指南>对管理员和web站点管理员而言,具有较强的参考价值:对在开发或产品中要使用Tomcat作为web应用程序服务器的开发者而言,这是一本有用的指南书:对Tomcat感兴趣的人而言,这是一本的介绍工具. 本书是最新Tomcat版本的更新,这是第二版,提供了关于servlet容器安装.配置.维护和安全防护的完整指南.实际上,鉴于具有如此多的最新…

TensorFlow基础 一.TensorFlow算法的一般流程 1.导入/生成样本数据集 2.转换和归一化数据:一般来讲,输入样本数据集并不符合TensorFlow期望的形状,所以需要转换数据格式以满足TensorFlow. 当数据集的维度或者类型不符合所用机器学习算法的要求时,需要在使用前进行数据转换.大部分机器学习算法期待的输入样本数据是归一化的数据. TensorFlow具有内建函数来归一化数据,如下: data = tf.nn.batch_norm_with_global_normal…

TensorFlow实现反向传播 本节先举个简单的回归算法的例子.这里先举一个简单的例子,从均值1,标准差为0.1的正态分布中随机抽样100个数,然后乘以变量A,损失函数L2正则函数,也就是实现函数X*A=target,X为100个随机数,target为10,那么A的最优结果也为10. 第二个例子是一个简单的二值分类算法.从两个正态分布(N(-1,1)和N(3,1))生成100个数.所有从正态分布N(-1,1)生成的数据标为目标类0:从正态分布N(3,1)生成的数据标为目标类1,模型算法通过si…