Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow ： Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems

我們已經(jīng)進入一個嶄新的智能機器時代，在未來幾年內(nèi)纲刀，人工智能和機器人給世界帶來的影響將遠遠超過個人計算機和互聯(lián)網(wǎng)在過去的30年間已經(jīng)對世界造成的改變项炼。是謙遜地生存，還是傲慢地死去柑蛇？智能機器將成為我們的奴隸芥挣，伙伴還是主人？

本專題招募管理員，有意向請簡信私聊盆耽，謝謝蹋砚！ 用來分享機器學習，深度學習摄杂，神經(jīng)網(wǎng)絡坝咐，計算機視覺等領域的一些技術。 Machine Learning 學習資料：http://www.reibang.com/p/e0238db24973 相關參考： 1. [Coursera - Machine Learning by Andrew Ng]：https://www.coursera.org/learn/machine-learning 2. [ Stanford CS231n Course]：http://cs231n.github.io/ 課程整理：http://www.reibang.com/p/182baeb82c71 3. [深度學習與神經(jīng)網(wǎng)絡(英文原版)]：http://neuralnetworksanddeeplearning.com/ [GitBook同步鏈接]：https://www.gitbook.com/book/tigerneil/neural-networks-and-deep-learning-zh/details 4. [UFLDL教程]：http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL%E6%95%99%E7%A8%8B （中文） http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial （英文） 5. [Deep Learning - An MIT Press book]：http://www.deeplearningbook.org/ 6. [Neural Network Playground]： http://playground.tensorflow.org/ 7. [A Guide to Deep Learning]： http://www.reibang.com/p/6752a8845d01 8. [知乎“機器學習”專欄]： https://www.zhihu.com/collection/108812637 9. [How do Convolutional Neural Networks work?] http://www.reibang.com/p/fe428f0b32c1 …… 希望大家可以相互交流析恢，相互學習墨坚！

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奔波于十萬八千里取經(jīng)之路

人若無名锥债，專心練劍。

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