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70063c62
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8月 02, 2020
作者:
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+
[
总结
](
docs/mastering-tf-1x-zh/258.md
)
+
[
张量处理单元
](
docs/mastering-tf-1x-zh/259.md
)
+
[
TensorFlow 机器学习秘籍中文第二版
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/README.md
)
+
[
TensorFlow 入门
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/0.md
)
+
[
介绍
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/1.md
)
+
[
TensorFlow 如何工作
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/2.md
)
+
[
声明变量和张量
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/3.md
)
+
[
使用占位符和变量
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/4.md
)
+
[
使用矩阵
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/5.md
)
+
[
声明操作符
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/6.md
)
+
[
实现激活函数
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/7.md
)
+
[
使用数据源
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/8.md
)
+
[
其他资源
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/9.md
)
+
[
TensorFlow 的方式
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/10.md
)
+
[
介绍
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/11.md
)
+
[
计算图中的操作
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/12.md
)
+
[
对嵌套操作分层
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/13.md
)
+
[
使用多个层
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/14.md
)
+
[
实现损失函数
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/15.md
)
+
[
实现反向传播
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/16.md
)
+
[
使用批量和随机训练
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/17.md
)
+
[
把所有东西结合在一起
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/18.md
)
+
[
评估模型
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/19.md
)
+
[
线性回归
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/20.md
)
+
[
介绍
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/21.md
)
+
[
使用矩阵逆方法
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/22.md
)
+
[
实现分解方法
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/23.md
)
+
[
学习 TensorFlow 线性回归方法
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/24.md
)
+
[
理解线性回归中的损失函数
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/25.md
)
+
[
实现 deming 回归
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/26.md
)
+
[
实现套索和岭回归
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/27.md
)
+
[
实现弹性网络回归
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/28.md
)
+
[
实现逻辑回归
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/29.md
)
+
[
支持向量机
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/30.md
)
+
[
介绍
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/31.md
)
+
[
使用线性 SVM
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/32.md
)
+
[
简化为线性回归
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/33.md
)
+
[
在 TensorFlow 中使用内核
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/34.md
)
+
[
实现非线性 SVM
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/35.md
)
+
[
实现多类 SVM
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/36.md
)
+
[
最近邻方法
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/37.md
)
+
[
介绍
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/38.md
)
+
[
使用最近邻
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/39.md
)
+
[
使用基于文本的距离
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/40.md
)
+
[
使用混合距离函数的计算
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/41.md
)
+
[
使用地址匹配的示例
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/42.md
)
+
[
使用最近邻进行图像识别
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/43.md
)
+
[
神经网络
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/44.md
)
+
[
介绍
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/45.md
)
+
[
实现操作门
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/46.md
)
+
[
使用门和激活函数
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/47.md
)
+
[
实现单层神经网络
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/48.md
)
+
[
实现不同的层
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/49.md
)
+
[
使用多层神经网络
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/50.md
)
+
[
改进线性模型的预测
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/51.md
)
+
[
学习玩井字棋
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/52.md
)
+
[
自然语言处理
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/53.md
)
+
[
介绍
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/54.md
)
+
[
使用词袋嵌入
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/55.md
)
+
[
实现 TF-IDF
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/56.md
)
+
[
使用 Skip-Gram 嵌入
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/57.md
)
+
[
使用 CBOW 嵌入
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/58.md
)
+
[
使用 word2vec 进行预测
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/59.md
)
+
[
使用 doc2vec 进行情绪分析
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/60.md
)
+
[
卷积神经网络
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/61.md
)
+
[
介绍
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/62.md
)
+
[
实现简单的 CNN
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/63.md
)
+
[
实现先进的 CNN
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/64.md
)
+
[
重新训练现有的 CNN 模型
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/65.md
)
+
[
应用 StyleNet 和 NeuralStyle 项目
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/66.md
)
+
[
实现 DeepDream
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/67.md
)
+
[
循环神经网络
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/68.md
)
+
[
介绍
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/69.md
)
+
[
为垃圾邮件预测实现 RNN
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/70.md
)
+
[
实现 LSTM 模型
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/71.md
)
+
[
堆叠多个 LSTM 层
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/72.md
)
+
[
创建序列到序列模型
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/73.md
)
+
[
训练 Siamese RNN 相似性度量
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/74.md
)
+
[
将 TensorFlow 投入生产
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/75.md
)
+
[
介绍
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/76.md
)
+
[
实现单元测试
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/77.md
)
+
[
使用多个执行程序
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/78.md
)
+
[
并行化 TensorFlow
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/79.md
)
+
[
将 TensorFlow 投入生产
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/80.md
)
+
[
生产环境 TensorFlow 的一个例子
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/81.md
)
+
[
使用 TensorFlow 服务
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/82.md
)
+
[
更多 TensorFlow
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/83.md
)
+
[
介绍
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/84.md
)
+
[
可视化 TensorBoard 中的图
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/85.md
)
+
[
使用遗传算法
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/86.md
)
+
[
使用 k 均值聚类
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/87.md
)
+
[
求解常微分方程组
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/88.md
)
+
[
使用随机森林
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/89.md
)
+
[
使用 TensorFlow 和 Keras
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/90.md
)
+
[
一、TensorFlow 入门
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/ch01.md
)
+
[
二、TensorFlow 的方式
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/ch02.md
)
+
[
三、线性回归
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/ch03.md
)
+
[
四、支持向量机
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/ch04.md
)
+
[
五、最近邻方法
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/ch05.md
)
+
[
六、神经网络
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/ch06.md
)
+
[
七、自然语言处理
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/ch07.md
)
+
[
八、卷积神经网络
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/ch08.md
)
+
[
九、循环神经网络
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/ch09.md
)
+
[
十、将 TensorFlow 投入生产
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/ch10.md
)
+
[
十一、更多 TensorFlow
](
docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/ch11.md
)
+
[
与 TensorFlow 的初次接触
](
docs/first_contact_with_tensorFlow/README.md
)
+
[
前言
](
docs/first_contact_with_tensorFlow/0.md
)
+
[
1. TensorFlow 基础知识
](
docs/first_contact_with_tensorFlow/1.md
)
...
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