Google机器学习速成课程
本课程共2集 翻译完 欢迎学习
课程介绍： 使用 TensorFlow API Google 制作的节奏紧凑、内容实用的机器学习简介课程 “Learn with Google AI”计划的一部分
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课程列表
【第1集】机器学习简介 译
【第2集】问题构建 (Framing) 译
【第3集】深入了解机器学习 (Descending into ML) 译
【第4集】降低损失 (Reducing Loss) 译
【第5集】使用 TensorFlow 的起始步骤 译
【第6集】泛化 (Generalization) 译
【第7集】训练集和测试集 (Training and Test Sets) 译
【第8集】验证 (Validation) 译
【第9集】表示 (Representation) 译
【第10集】特征组合 (Feature Crosses) 译
【第11集】简化正则化 (Regularization for Simplicity) 译
【第12集】逻辑回归 (Logistic Regression) 译
【第13集】分类 (Classification) 译
【第14集】稀疏性正则化 (Regularization for Sparsity) 译
【第15集】神经网络简介 (Introduction to Neural Networks) 译
【第16集】训练神经网络 (Training Neural Networks) 译
【第17集】多类别神经网络 (Multi-Class Neural Networks) 译
【第18集】嵌套 (Embedding)（上） 译
【第19集】嵌套 (Embedding)（下） 译
【第20集】生产环境机器学习系统 (Production ML Systems) 译
【第21集】静态训练与动态训练 (Static vs. Dynamic Training) 译
【第22集】静态推理与动态推理 (Static vs. Dynamic Inference) 译
【第23集】生产机器学习系统 (Production ML Systems)：数据依赖关系 译
【第24集】应用：癌症预测 译
【第25集】应用：文学 译
【第26集】应用准则 译
【第27集】页面page 译
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