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前言第一部分 非監督式學習的基礎 chapter 01 機器學習領域裡的非監督式學習 chapter 02 完整的機器學習專案第二部分 使用 Scikit-Learn 開發非監督式學習 chapter 03 維度縮減 chapter 04 異常偵測 chapter 05 分群 chapter 06 群組區隔第三部分 使用 TensorFlow 和 Keras 開發非監督式學習 chapter 07 自動編碼器(Autoencoder) chapter 08 實際操作自動編碼器 chapter 09 半監督式學習第四部分 使用 TensorFlow 和 Keras 開發非監督式深度學習模型 chapter 10 推薦系統使用受限波爾茲曼機 chapter 11 使用深度信念網路(DBNs)進行特徵偵測 chapter 12 生成對抗網路 chapter 13 時序型資料分群法 chapter 14 結論索引
Data Science from Scratch中文版 第二版|用Python學資料科學 深度學習|生命科學應用 PyTorch自然語言處理|以深度學習建立語言應用程式