探鉱機械学習、使用機械学習プロジェクトの例を追跡Scikitは、学び、様々なトレーニングモデルを探る;、畳み込みニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワークと強化学習の深さを含め、詳細なニューラルネットワークアーキテクチャを、ニューラルネットワークを構築し、訓練するTensorFlowライブラリを使用します、学習とスケーリングは、ニューラルネットワーク技術の深さを訓練するために使用することができます。
これは、2つの部分に分け。第9章に第二部分;線形回帰からランダムフォレストに、読者はScikitは、学ぶ一般的な方法を習得するために - 最初の部分は、第8章、第1章基本的な理論とカバー機械学習アルゴリズムの基本的な知識であります第16章は、学習と共通のフレームワークTensorFlowの深さを説明し、設定し、ニューラルネットワークを訓練TensorFlow深さを使用するステップによって読者のステップを取り、畳み込みニューラルネットワーク。
推奨読書：
目次で、テキストをコピーすることができ、649ページ、PDFの中国の高精細バージョン「マシンは本物Scikit-学び、TensorFlowに基づく学習」、HD英語PDF、564ページは、目次で、テキストをコピーすることができます; 2の英語版は、学習と比較することができます。ソースコードをサポートします。
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