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最流行的机器学习框架
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数据科学/机器学习/人工智能
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Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南 | ApacheCN
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Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow ： Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems
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机器学习，数据挖掘，深度学习，自然语言处理交流。欢迎大家投稿。
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现实世界中的各种现象几乎都包含空间、时间和属性三个基本特征。在机器学习、大数据分析、物联网和智慧城市的不断驱动下，时空数据来源和分析手段不断丰富。欢迎投稿关注Python与空间数据（遥感，GIS，Lidar等），时间数据（传感器监测，金融时间序列）及社交网络时空数据分析等等相关内容。
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我以官方文档为主线，开始对TensorFlow的学习。这期间会把我的理解进行持续的输出，作为《TensorFlow从0到N》系列。 它不会止于翻译和笔记，不会停留在语言和工具，而是坚持通过启发性的方式，循序渐进的构建理解，搭建一个坚实可靠的、连接“零基础”与“人工智能（AI）/机器学习（Machine Learning）/深度学习（Deep Learning）”领域之间的缓坡道。
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我们已经进入一个崭新的智能机器时代，在未来几年内，人工智能和机器人给世界带来的影响将远远超过个人计算机和互联网在过去的30年间已经对世界造成的改变。是谦逊地生存，还是傲慢地死去？智能机器将成为我们的奴隶，伙伴还是主人？
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机器学习、深度学习资料整理，实战经验总结：https://github.com/jacksu/machine-learning
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收集各种Python与数据科学、数据分析、数据可视化、统计学、经济学、数据库、机器学习、深度学习自然语言处理以及面试、求职等相关的文章
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该专题是机器学习、推荐系统和自然语言处理、深度学习相关算法学习记录，用通俗的语言去理解算法，去朴实的文字记录每次前行，每个算法力争说清缘由，且尝试实现或者使用开源库进行。机器学习忍者在路上……
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神经网络与深度学习专题欢迎大家投稿相关内容。从基础理论到实战演练均可尝试投稿。若有GPU计算资源需求去完成很有价值的工作也可以留言请求，我们会满足你的哈！ 该专栏中的文章还会被发在：UAI人工智能公众号。让更多的人看到你们的优秀作品。
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分享深度学习、机器学习、计算机视觉、模式识别、资源语言处理、推荐系统等领域的一些技术
