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如何使用 Keras 函数式 API 进行深度学习

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基于卷积神经网络的 Keras 深度学习库中的目标识别

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用深度学习预测电影评论的情感

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如何使用 Keras 获得可重现的结果

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用 Keras 逐步开发 Python 中的第一个神经网络

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在 Python 中使用 Keras 深度学习模型和 Scikit-Learn

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在 Python 和 Keras 中对深度学习模型使用学习率调度

如何在 Keras 中可视化深度学习神经网络模型

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如何为文本摘要准备新闻文章

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如何使用 scikit-learn 为机器学习准备文本数据

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可变长度输入序列的数据准备

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如何开发Keras序列到序列预测的编码器 - 解码器模型

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在序列预测问题上充分利用LSTM

编辑器 - 解码器循环神经网络全局注意的温和介绍

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如何在Python中对一个热编码序列数据

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使用序列进行预测

堆叠长短期内存网络

什么是教师强制循环神经网络？

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如何准备Keras中截断反向传播的序列预测

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Machine Learning Mastery 机器学习算法教程

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用于机器学习的装袋和随机森林集合算法

从头开始实施机器学习算法的好处

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选择机器学习算法：Microsoft Azure的经验教训

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如何使用Python从头开始创建算法测试工具

通过创建机器学习算法的目标列表来控制

从头开始停止编码机器学习算法

在实现机器学习算法时，不要从开源代码开始

不要使用随机猜测作为基线分类器

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温和介绍机器学习中的偏差 - 方差权衡

机器学习的梯度下降

机器学习算法如何工作（他们学习输入到输出的映射）

如何建立机器学习算法的直觉

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如何在Python中从头开始实现反向传播算法

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如何利用Python从头开始随机梯度下降实现线性回归

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如何在Python中从头开始实现感知器算法

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K-Nearest Neighbors for Machine Learning

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使用梯度下降进行机器学习的线性回归教程

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机器学习算法的过拟合和欠拟合

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有监督和无监督的机器学习算法

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教程从头开始在Python中实现k-Nearest Neighbors

通过从零开始实现它们来理解机器学习算法（以及绕过坏代码的策略）

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Machine Learning Mastery 机器学习入门教程

机器学习入门的四个步骤：初学者入门与实践的自上而下策略

你应该培养的 5 个机器学习领域

一种选择机器学习算法的数据驱动方法

机器学习中的分析与数值解

应用机器学习是一种精英政治

机器学习的基本概念

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初学者如何在机器学习中弄错

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机器学习中分类与回归的区别

评估自己作为数据科学家并利用结果建立惊人的数据科学团队

探索 Kaggle 大师的方法论和心态：对 Diogo Ferreira 的采访

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通过寻找地标开始机器学习

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初学者如何使用小型项目开始机器学习并在 Kaggle 上进行竞争

我如何开始机器学习？ （简短版）

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如何在机器学习中取得更好的成绩

如何从在银行工作到担任 Target 的高级数据科学家

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使用小型目标项目深入了解机器学习工具

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机器学习 Q＆amp; A：概念漂移，更好的结果和学习更快

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快速了解任何机器学习工具（即使您是初学者）

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找到你的机器学习部落

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通过竞争一致的大师 Kaggle

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哲学毕业生到机器学习从业者（Brian Thomas 采访）

机器学习入门的实用建议

实用机器学习问题

使用来自 UCI 机器学习库的数据集练习机器学习

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项目焦点：Shashank Singh 的人脸识别

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ÁlvaroLemos 如何在数据科学团队中获得机器学习实习

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Scikit-Learn 的温和介绍：Python 机器学习库

使用 Python 管道和 scikit-learn 自动化机器学习工作流程

如何以及何时使用带有 scikit-learn 的校准分类模型

如何比较 Python 中的机器学习算法与 scikit-learn

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用 scikit-learn 在 Python 中集成机器学习算法

使用重采样评估 Python 中机器学习算法的表现

使用 Scikit-Learn 在 Python 中进行特征选择

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如何使用 Anaconda 为机器学习和深度学习设置 Python 环境

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Machine Learning Mastery 时间序列入门教程

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10 挑战机器学习时间序列预测问题

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多步时间序列预测的 4 种策略

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在 Python 中开始使用 XGBoost 的 7 步迷你课程