李嘉璇 TensorFlow技術解析與實戰 第一章筆記

深度學習的入門過程 現階段：需要補充概率論、隨機過程知識；學習決策樹，RF；熟練使用python；論文、公衆號、博客；復現實驗；提出創新。 經典機器學習理論與基礎算法： 已經接觸過：SVM，LR，聚類，ANN，BP，PCA，過擬合，正則化... 未接觸：決策樹，樸素貝葉斯，隨機森林，協同過濾，關聯性分析... 掌握編程語言python：重點掌握線性代數庫和矩陣操作，尤其是Numpy、pandas第

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