这是一套由Google提供的基于TensorFlow的机器学习速成课程，共25讲，包含40多项练习及15小时的学习内容。课程覆盖从机器学习概念、实践到应用的全过程，适合初学者及进阶学习者。课程内容丰富，包括机器学习简介、框架处理、了解ML、降低损失、使用TF基本步骤等，并提供了癌症预测、文学应用实例。
基于TensorFlow的机器学习速成课程25讲视频全集（23-25讲）
在这篇文章中：
- 课程目录
- 第二十三讲：癌症预测
- 第二十四讲：文学
- 第二十五讲：应用准则
【导读】前些日子，大家都知道，Google 上线了基于 TensorFlow 的机器学习速成课程，它包含 40 多项练习、25 节课程以及 15 个小时的紧凑学习内容。
基于TensorFlow的机器学习速成课程25讲视频全集（01-03讲）
基于TensorFlow的机器学习速成课程25讲视频全集（04-06讲）
基于TensorFlow的机器学习速成课程25讲视频全集（07-09讲）
基于TensorFlow的机器学习速成课程25讲视频全集（10-12讲）
基于TensorFlow的机器学习速成课程25讲视频全集（13-15讲）
基于TensorFlow的机器学习速成课程25讲视频全集（16-18讲）
基于TensorFlow的机器学习速成课程25讲视频全集（19-20讲）
基于TensorFlow的机器学习速成课程25讲视频全集（21-22讲）
本课程是机器学习热爱者的自学指南，且课程资料都是中文书写，课程视频都由机器学习技术转述为中文音频。这对于中文读者来说将会有很大的帮助，我们也能选择英文语音以更精确地学习内容。这曾是 Google 内部培训工程师的课程，有近万名 Google 员工参与并将学到的东西用在产品的优化和增强上。
课程网址：
https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course 注：最低下角可点击切换到中文版
课程目录
机器学习概念 01-03讲：机器学习简介、框架处理、深入了解ML 04-06讲：降低损失、使用TF的基本步骤、泛化 07-09讲：训练集和测试集、验证、表示法 10-12讲：特征组合、简单正则化、逻辑回归 13-15讲：分类、稀疏性正则化、神经网络简介 16-18讲：训练神经网络、多类别神经网络、嵌套 机器学习工程 19-20讲：生产环境机器学习系统、静态与动态训练 21-22讲：静态与动态推理、数据依赖关系 应用示例 23-25讲：癌症预测、18世纪文字、应用准则
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