这本书是TensorFlow机器学习的配套源代码，书名是TensorFlow-Book，其中提供了详细的分步说明

是进行的官方代码库。 使用TensorFlow（谷歌最新，最出色的机器学习库）开始机器学习。 概要 -TensorFlow基础 概念1 ：定义张量 概念2 ：评估运营 概念3 ：互动会议 概念4 ：会话日志 概念5 ：变量 概念6 ：保存变量 概念7 ：加载变量 概念8 ：TensorBoard -回归 概念1 ：线性回归 概念2 ：多项式回归 概念3 ：正则化 分类 概念1 ：用于分类的线性回归 概念2 ：逻辑回归 概念3 ：2D Logistic回归 概念4 ：Softmax分类 -聚类 概念1 ：集群 概念2 ：细分 概念3 ：自组织图 -隐藏的Markov模型 概念1 ：转发算法 概念2 ：维特比解码 -自动编码器 概念1 ：自动编码器 概念2 ：将自动编码器应用于图像 概念3 ：去噪自动编码器 -强化学习 概念1 ：强化学习 -卷积神经网络 概念1 ：使用CIFAR-10数据集 概念2 ：卷积 概念3 ：卷积神经网络 -递归神经网络 概念1 ：加载时间序列数据 概念2 ：递归神经网络 概念3 ：将RNN应用于实际数据以进行时间序列预测 -Seq2Seq模型 概念1 ：多小区