许多行业专家认为，无人监督学习人工智能的下一个前沿，这可能是人工智能研究的关键，即所谓的一般人工智能。由于世界上大多数数据都没有标记，因此无法应用传统的监督学习;这就是无监督学习的用武之地。无监督学习可以应用于未标记的数据集，以发现埋藏在数据深处的有意义的模式，人类几乎不可能发现这些模式。
作者Ankur Patel使用两个简单的，生产就绪的Python框架 - scikit-learn和使用Keras的TensorFlow，提供了有关如何应用无监督学习的实用知识。通过提供实际操作示例和代码，您将识别难以发现的数据模式，获得更深入的业务洞察力，检测异常，执行自动特征工程和选择，以及生成合成数据集。您只需要编程和一些机器学习经验即可开始使用。
2020-02-20 03:18:23
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Hands-On.Machine.Learning.with.Scikit-Learn.and.TensorFlow PDF与代码合集
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2020-01-20 03:16:28
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2020-01-10 03:14:41
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两本书：ISLR First P和Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow英文版，不适合单独看，适合结合吴恩达的课程一块看。
2020-01-10 03:08:21
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Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow 关于机器学习中的重要库scikit-learn 以及tensorflow的手上书
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最新版非常清晰的彩色的pdf + 源代码，作者通过具体的例子，应用两款非常流行的Python框架：Scikit-Learn和TensorFlow，帮助你掌握构建机器学习系统所需要的概念和工具。
2020-01-04 03:15:27
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应用Python进行强化学习实践，Hands-On Reinforcement Learning - Sudharsan Ravichandiran(带书签PDF+代码），434页资料。
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