知識星球本文轉自：機器之心微信公眾號；
作者：Matthew Mayo；機器之心編譯；
參與：黃小天、吳攀、晏奇、蔣思源
原文可參閱：http://suo.im/KUWgl 和 http://suo.im/96wD3
「開始」往往是最難的，尤其是當選擇太多的時候，一個人往往很難下定決定做出選擇。本教程的目的是幫助幾乎沒有 Python 機器學習背景的新手成長為知識淵博的實踐者，而且這個過程中僅需要使用免費的材料和資源即可。這個大綱的主要標的是帶你瞭解那些數量繁多的可用資源。毫無疑問，資源確實有很多，但哪些才是最好的呢？哪些是互補的呢？以怎樣的順序學習這些資源才是最合適的呢？
首先，我假設你並不是以下方面的專家：
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機器學習
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Python
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任何 Python 的機器學習、科學計算或資料分析庫
當然，如果你對前兩個主題有一定程度的基本瞭解就更好了，但那並不是必要的，在早期階段多花一點點時間瞭解一下就行了。
基礎篇
第一步：基本 Python 技能
如果我們打算利用 Python 來執行機器學習，那麼對 Python 有一些基本的瞭解就是至關重要的。幸運的是，因為 Python 是一種得到了廣泛使用的通用程式語言，加上其在科學計算和機器學習領域的應用，所以找到一個初學者教程並不十分困難。你在 Python 和程式設計上的經驗水平對於起步而言是至關重要的。
首先，你需要安裝 Python。因為我們後面會用到科學計算和機器學習軟體包，所以我建議你安裝 Anaconda。這是一個可用於 Linux、OS X 和 Windows 上的工業級的 Python 實現，完整包含了機器學習所需的軟體包，包括 numpy、scikit-learn 和 matplotlib。其也包含了 iPython Notebook，這是一個用在我們許多教程中的互動式環境。我推薦安裝 Python 2.7。
如果你不懂程式設計，我建議你從下麵的免費線上書籍開始學習，然後再進入後續的材料：
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Learn Python the Hard Way，作者 Zed A. Shaw：https://learnpythonthehardway.org/book/
如果你有程式設計經驗，但不懂 Python 或還很初級，我建議你學習下麵兩個課程：
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谷歌開發者 Python 課程（強烈推薦視覺學習者學習）（http://suo.im/toMzq）
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Python 科學計算入門（來自 UCSB Engineering 的 M. Scott Shell）（一個不錯的入門，大約有 60 頁）：（http://suo.im/2cXycM）
如果你要 30 分鐘上手 Python 的快速課程，看下麵：
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在 Y 分鐘內學會 X（X=Python）：（http://suo.im/zm6qX）
當然，如果你已經是一位經驗豐富的 Python 程式員了，這一步就可以跳過了。即便如此，我也建議你常使用 Python 檔案：（https://www.python.org/doc/）
第二步：機器學習基礎技巧
KDnuggets 的 Zachary Lipton 已經指出：現在，人們評價一個「資料科學家」已經有很多不同標準了。這實際上是機器學習領域的一個寫照，因為資料科學家大部分時間乾的事情都牽涉到不同程度地使用機器學習演演算法。為了有效地創造和獲得來自支援向量機的洞見，非常熟悉核方法（kernel methods）是否必要呢？當然不是。就像幾乎生活中的所有事情一樣，掌握理論的深度是與實踐應用相關的。對機器學習演演算法的深度瞭解超過了本文探討的範圍，它通常需要你將非常大量的時間投入到更加學術的課程中去，或者至少是你自己要進行高強度的自學訓練。
好訊息是，對實踐來說，你並不需要獲得機器學習博士般的理論理解——就想要成為一個高效的程式員並不必要進行電腦科學理論的學習。
人們對吳恩達在 Coursera 上的機器學習課程內容往往好評如潮；然而，我的建議是瀏覽前一個學生線上記錄的課堂筆記。跳過特定於 Octave（一個類似於 Matlab 的與你 Python 學習無關的語言）的筆記。一定要明白這些都不是官方筆記，但是可以從它們中把握到吳恩達課程材料中相關的內容。當然如果你有時間和興趣，你現在就可以去 Coursera 上學習吳恩達的機器學習課程：（http://suo.im/2o1uD）
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吳恩達課程的非官方筆記：（http://www.holehouse.org/mlclass/）
除了上面提到的吳恩達課程，如果你還需要其它的，網上還有很多各類課程供你選擇。比如我就很喜歡 Tom Mitchell，這裡是他最近演講的影片（一起的還有 Maria-Florina Balcan），非常平易近人。
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Tom Mitchell 的機器學習課程：（http://suo.im/497arw）
目前你不需要所有的筆記和影片。一個有效地方法是當你覺得合適時，直接去看下麵特定的練習題，參考上述備註和影片恰當的部分，
第三步：科學計算 Python 軟體包概述
好了，我們已經掌握了 Python 程式設計並對機器學習有了一定的瞭解。而在 Python 之外，還有一些常用於執行實際機器學習的開源軟體庫。廣義上講，有很多所謂的科學 Python 庫（scientific Python libraries）可用於執行基本的機器學習任務（這方面的判斷肯定有些主觀性）：
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numpy——主要對其 N 維陣列物件有用
（http://www.numpy.org/）
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pandas——Python 資料分析庫，包括資料框架（dataframes）等結構 （http://pandas.pydata.org/）
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matplotlib——一個 2D 繪相簿，可產生出版物質量的圖表（http://matplotlib.org/）
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scikit-learn——用於資料分析和資料挖掘人物的機器學習演演算法
（http://scikit-learn.org/stable/）
學習這些庫的一個好方法是學習下麵的材料：
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Scipy Lecture Notes，來自 Gaël Varoquaux、Emmanuelle Gouillart 和 Olav Vahtras：（http://www.scipy-lectures.org/）
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這個 pandas 教程也很不錯：10 Minutes to Pandas：（http://suo.im/4an6gY）
在本教程的後面你還會看到一些其它的軟體包，比如基於 matplotlib 的資料視覺化庫 Seaborn。前面提到的軟體包只是 Python 機器學習中常用的一些核心庫的一部分，但是理解它們應該能讓你在後面遇到其它軟體包時不至於感到困惑。
下麵就開始動手吧！
第四步：使用 Python 學習機器學習
首先檢查一下準備情況
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Python：就緒
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機器學習基本材料：就緒
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Numpy：就緒
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Pandas：就緒
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Matplotlib：就緒
現在是時候使用 Python 機器學習標準庫 scikit-learn 來實現機器學習演演算法了。
scikit-learn 流程圖
下麵許多的教程和訓練都是使用 iPython (Jupyter) Notebook 完成的，iPython Notebook 是執行 Python 陳述句的互動式環境。iPython Notebook 可以很方便地在網上找到或下載到你的本地計算機。
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來自斯坦福的 iPython Notebook 概覽：
（http://cs231n.github.io/ipython-tutorial/）
同樣也請註意，以下的教程是由一系列線上資源所組成。如果你感覺課程有什麼不合適的，可以和作者交流。我們第一個教程就是從 scikit-learn 開始的，我建議你們在繼續完成教程前可以按順序看一看以下的文章。
下麵是一篇是對 scikit-learn 簡介的文章，scikit-learn 是 Python 最常用的通用機器學習庫，其改寫了 K 近鄰演演算法：
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Jake VanderPlas 寫的 scikit-learn 簡介：（http://suo.im/3bMdEd）
下麵的是更加深入、擴充套件的一篇簡介，包括了從著名的資料庫開始完成一個專案：
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Randal Olson 的機器學習案例筆記：（http://suo.im/RcPR6）
下一篇關註於在 scikit-learn 上評估不同模型的策略，包括訓練集/測試集的分割方法：
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Kevin Markham 的模型評估：（http://suo.im/2HIXD）
第五步：Python 上實現機器學習的基本演演算法
在有了 scikit-learn 的基本知識後，我們可以進一步探索那些更加通用和實用的演演算法。我們從非常出名的 K 均值聚類（k-means clustering）演演算法開始，它是一種非常簡單和高效的方法，能很好地解決非監督學習問題：
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K-均值聚類：（http://suo.im/40R8zf）
接下來我們可以回到分類問題，並學習曾經最流行的分類演演算法：
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決策樹：（http://thegrimmscientist.com/tutorial-decision-trees/）
在瞭解分類問題後，我們可以繼續看看連續型數值預測：
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線性回歸：（http://suo.im/3EV4Qn）
我們也可以利用回歸的思想應用到分類問題中，即 logistic 回歸：
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logistic 回歸：（http://suo.im/S2beL）
第六步：Python 上實現進階機器學習演演算法
我們已經熟悉了 scikit-learn，現在我們可以瞭解一下更高階的演演算法了。首先就是支援向量機，它是一種依賴於將資料轉換對映到高維空間的非線性分類器。
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支援向量機：（http://suo.im/2iZLLa）
隨後，我們可以透過 Kaggle Titanic 競賽檢查學習作為整合分類器的隨機森林：
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Kaggle Titanic 競賽（使用隨機森林）：（http://suo.im/1o7ofe）
降維演演算法經常用於減少在問題中所使用的變數。主成份分析法就是非監督降維演演算法的一個特殊形式：
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降維演演算法：（http://suo.im/2k5y2E）
在進入第七步之前，我們可以花一點時間考慮在相對較短的時間內取得的一些進展。
首先使用 Python 及其機器學習庫，我們不僅已經瞭解了一些最常見和知名的機器學習演演算法（k 近鄰、k 均值聚類、支援向量機等），還研究了強大的整合技術（隨機森林）和一些額外的機器學習任務（降維演演算法和模型驗證技術）。除了一些基本的機器學習技巧，我們已經開始尋找一些有用的工具包。
我們會進一步學習新的必要工具。
第七步：Python 深度學習
神經網路包含很多層
深度學習無處不在。深度學習建立在幾十年前的神經網路的基礎上，但是最近的進步始於幾年前，並極大地提高了深度神經網路的認知能力，引起了人們的廣泛興趣。如果你對神經網路還不熟悉，KDnuggets 有很多文章詳細介紹了最近深度學習大量的創新、成就和贊許。
最後一步並不打算把所有型別的深度學習評論一遍，而是在 2 個先進的當代 Python 深度學習庫中探究幾個簡單的網路實現。對於有興趣深挖深度學習的讀者，我建議從下麵這些免費的線上書籍開始：
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神經網路與深度學習，作者 Michael Nielsen：（http://neuralnetworksanddeeplearning.com/）
1.Theano
連結：（http://deeplearning.net/software/theano/）
Theano 是我們講到的第一個 Python 深度學習庫。看看 Theano 作者怎麼說：
Theano 是一個 Python 庫，它可以使你有效地定義、最佳化和評估包含多維陣列的數學運算式。
下麵關於運用 Theano 學習深度學習的入門教程有點長，但是足夠好，描述生動，評價很高：
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Theano 深度學習教程，作者 Colin Raffel（http://suo.im/1mPGHe）
2.Caffe
連結：（http://caffe.berkeleyvision.org/）
另一個我們將測試驅動的庫是 Caffe。再一次，讓我們從作者開始：
Caffe 是一個深度學習框架，由表達、速度和模組性建構，Bwekeley 視覺與學習中心和社群工作者共同開發了 Caffe。
這個教程是本篇文章中最好的一個。我們已經學習了上面幾個有趣的樣例，但沒有一個可與下麵這個樣例相競爭，其可透過 Caffe 實現谷歌的 DeepDream。這個相當精彩！掌握教程之後，可以嘗試使你的處理器自如執行，就當作是娛樂。
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透過 Caffe 實現谷歌 DeepDream：（http://suo.im/2cUSXS）
我並沒有保證說這會很快或容易，但是如果你投入了時間並完成了上面的 7 個步驟，你將在理解大量機器學習演演算法以及透過流行的庫（包括一些在目前深度學習研究領域最前沿的庫）在 Python 中實現演演算法方面變得很擅長。
進階篇
機器學習演演算法
本篇是使用 Python 掌握機器學習的 7 個步驟系列文章的下篇，如果你已經學習了該系列的上篇，那麼應該達到了令人滿意的學習速度和熟練技能；如果沒有的話，你也許應該回顧一下上篇，具體花費多少時間，取決於你當前的理解水平。我保證這樣做是值得的。快速回顧之後，本篇文章會更明確地集中於幾個機器學習相關的任務集上。由於安全地跳過了一些基礎模組——Python 基礎、機器學習基礎等等——我們可以直接進入到不同的機器學習演演算法之中。這次我們可以根據功能更好地分類教程。
第1步：機器學習基礎回顧&一個新視角
上篇中包括以下幾步：
1. Python 基礎技能
2. 機器學習基礎技能
3. Python 包概述
4. 運用 Python 開始機器學習：介紹&模型評估
5. 關於 Python 的機器學習主題：k-均值聚類、決策樹、線性回歸&邏輯回歸
6. 關於 Python 的高階機器學習主題：支援向量機、隨機森林、PCA 降維
7. Python 中的深度學習
如上所述，如果你正準備從頭開始，我建議你按順序讀完上篇。我也會列出所有適合新手的入門材料，安裝說明包含在上篇文章中。
然而，如果你已經讀過，我會從下麵最基礎的開始：
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機器學習關鍵術語解釋，作者 Matthew Mayo。
（地址：http://suo.im/2URQGm）
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維基百科條目：統計學分類。
（地址：http://suo.im/mquen）
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機器學習：一個完整而詳細的概述，作者 Alex Castrounis。
（地址：http://suo.im/1yjSSq）
如果你正在尋找學習機器學習基礎的替代或補充性方法，恰好我可以把正在看的 Shai Ben-David 的影片講座和 Shai Shalev-Shwartz 的教科書推薦給你：
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Shai Ben-David 的機器學習介紹影片講座，滑鐵盧大學。
（地址：http://suo.im/1TFlK6）
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理解機器學習：從理論到演演算法，作者 Shai Ben-David & Shai Shalev-Shwartz。
（地址：http://suo.im/1NL0ix）
記住，這些介紹性資料並不需要全部看完才能開始看我寫的系列文章。影片講座、教科書及其他資源可在以下情況查閱：當使用機器學習演演算法實現模型時或者當合適的概念被實際應用在後續步驟之中時。具體情況自己判斷。
第2步：更多的分類
我們從新材料開始，首先鞏固一下我們的分類技術並引入一些額外的演演算法。雖然本篇文章的第一部分涵蓋決策樹、支援向量機、邏輯回歸以及合成分類隨機森林，我們還是會新增 k-最近鄰、樸素貝葉斯分類器和多層感知器。
Scikit-learn 分類器
k-最近鄰（kNN）是一個簡單分類器和懶惰學習者的示例，其中所有計算都發生在分類時間上（而不是提前在訓練步驟期間發生）。kNN 是非引數的，透過比較資料實體和 k 最近實體來決定如何分類。
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使用 Python 進行 k-最近鄰分類。
（地址：http://suo.im/2zqW0t）
樸素貝葉斯是基於貝葉斯定理的分類器。它假定特徵之間存在獨立性，並且一個類中任何特定特徵的存在與任何其它特徵在同一類中的存在無關。
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使用 Scikit-learn 進行檔案分類，作者 Zac Stewart。
（地址：http://suo.im/2uwBm3）
多層感知器（MLP）是一個簡單的前饋神經網路，由多層節點組成，其中每個層與隨後的層完全連線。多層感知器在 Scikit-learn 版本 0.18 中作了介紹。
首先從 Scikit-learn 檔案中閱讀 MLP 分類器的概述，然後使用教程練習實現。
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神經網路模型（監督式），Scikit-learn 檔案。
（地址：http://suo.im/3oR76l）
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Python 和 Scikit-learn 的神經網路初學者指南 0.18！作者 Jose Portilla。
（地址：http://suo.im/2tX6rG）
第3步：更多聚類
我們現在接著講聚類，一種無監督學習形式。上篇中，我們討論了 k-means 演演算法; 我們在此介紹 DBSCAN 和期望最大化（EM）。
Scikit-learn聚類演演算法
首先，閱讀這些介紹性文章; 第一個是 k 均值和 EM 聚類技術的快速比較，是對新聚類形式的一個很好的繼續，第二個是對 Scikit-learn 中可用的聚類技術的概述：
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聚類技術比較：簡明技術概述，作者 Matthew Mayo。
（地址：http://suo.im/4ctIvI）
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在玩具資料集中比較不同的聚類演演算法，Scikit-learn 檔案。
（地址：http://suo.im/4uvbbM）
期望最大化（EM）是機率聚類演演算法，並因此涉及確定實體屬於特定聚類的機率。EM 接近統計模型中引數的最大似然性或最大後驗估計（Han、Kamber 和 Pei）。EM 過程從一組引數開始迭代直到相對於 k 聚類的聚類最大化。
首先閱讀關於 EM 演演算法的教程。接下來，看看相關的 Scikit-learn 檔案。最後，按照教程使用 Python 自己實現 EM 聚類。
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期望最大化（EM）演演算法教程，作者 Elena Sharova。
（地址：http://suo.im/33ukYd）
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高斯混合模型，Scikit-learn 檔案。
（地址：http://suo.im/20C2tZ）
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使用 Python 構建高斯混合模型的快速介紹，作者 Tiago Ramalho。
（地址：http://suo.im/4oxFsj）
如果高斯混合模型初看起來令人困惑，那麼來自 Scikit-learn 檔案的這一相關部分應該可以減輕任何多餘的擔心：
高斯混合物件實現期望最大化（EM）演演算法以擬合高斯模型混合。
基於密度且具有噪聲的空間聚類應用（DBSCAN）透過將密集資料點分組在一起，並將低密度資料點指定為異常值來進行操作。
首先從 Scikit-learn 的檔案中閱讀並遵循 DBSCAN 的示例實現，然後按照簡明的教程學習：
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DBSCAN 聚類演演算法演示，Scikit-learn 檔案。
（地址：http://suo.im/1l9tvX）
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基於密度的聚類演演算法（DBSCAN）和實現。
（地址：http://suo.im/1LEoXC）
第4步：更多的整合方法
上篇只涉及一個單一的整合方法：隨機森林（RF）。RF 作為一個頂級的分類器，在過去幾年中取得了巨大的成功，但它肯定不是唯一的整合分類器。我們將看看包裝、提升和投票。
給我一個提升
首先，閱讀這些整合學習器的概述，第一個是通用性的；第二個是它們與 Scikit-learn 有關：
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整合學習器介紹，作者 Matthew Mayo。
（地址：http://suo.im/cLESw）
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Scikit-learn 中的整合方法，Scikit-learn 檔案。
（地址：http://suo.im/yFuY9）
然後，在繼續使用新的整合方法之前，請透過一個新的教程快速學習隨機森林：
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Python 中的隨機森林，來自 Yhat。
（地址：http://suo.im/2eujI）
包裝、提升和投票都是不同形式的整合分類器，全部涉及建構多個模型; 然而，這些模型由什麼演演算法構建，模型使用的資料，以及結果如何最終組合起來，這些都會隨著方案而變化。
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包裝：從同一分類演演算法構建多個模型，同時使用來自訓練集的不同（獨立）資料樣本——Scikit-learn 實現包裝分類器
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提升：從同一分類演演算法構建多個模型，一個接一個地連結模型，以提高每個後續模型的學習——Scikit-learn 實現 AdaBoost
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投票：構建來自不同分類演演算法的多個模型，並且使用標準來確定模型如何最好地組合——Scikit-learn 實現投票分類器
那麼，為什麼要組合模型？為了從一個特定角度處理這個問題，這裡是偏差-方差權衡的概述，具體涉及到提升，以下是 Scikit-learn 檔案：
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單一評估器 vs 包裝：偏差-方差分解，Scikit-learn 檔案。
（地址：http://suo.im/3izlRB）
現在你已經閱讀了關於整合學習器的一些介紹性材料，並且對幾個特定的整合分類器有了基本瞭解，下麵介紹如何從 Machine Learning Mastery 中使用 Scikit-learn 在 Python 中實現整合分類器：
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使用 Scikit-learn 在 Python 中實現整合機器學習演演算法，作者 Jason Brownlee。
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（地址：http://suo.im/9WEAr）
第5步：梯度提升
下一步我們繼續學習整合分類器，探討一個當代最流行的機器學習演演算法。梯度提升最近在機器學習中產生了顯著的影響，成為了 Kaggle 競賽中最受歡迎和成功的演演算法之一。
給我一個梯度提升
首先，閱讀梯度提升的概述：
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維基百科條目：梯度提升。（地址：http://suo.im/TslWi）
接下來，瞭解為什麼梯度提升是 Kaggle 競賽中「最制勝」的方法：
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為什麼梯度提升完美解決了諸多 Kaggle 難題？Quora，
（地址：http://suo.im/3rS6ZO）
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Kaggle 大師解釋什麼是梯度提升，作者 Ben Gorman。
（地址：http://suo.im/3nXlWR）
雖然 Scikit-learn 有自己的梯度提升實現，我們將稍作改變，使用 XGBoost 庫，我們提到過這是一個更快的實現。
以下連結提供了 XGBoost 庫的一些額外資訊，以及梯度提升（出於必要）：
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維基百科條目：XGBoost。
（地址：http://suo.im/2UlJ3V）
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Ghub 上的 XGBoost 庫。
（地址：http://suo.im/2JeQI8）
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XGBoost 檔案。
（地址：http://suo.im/QRRrm）
現在，按照這個教程把所有匯聚起來：
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Python 中 XGBoost 梯度提升樹的實現指南，作者 Jesse Steinweg-Woods。
（地址：http://suo.im/4FTqD5）
你還可以按照這些更簡潔的示例進行強化：
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XGBoost 在 Kaggle 上的示例（Python）。
（地址：http://suo.im/4F9A1J）
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Iris 資料集和 XGBoost 簡單教程，作者 Ieva Zarina。
（地址：http://suo.im/2Lyb1a）
第6步：更多的降維
降維是透過使用過程來獲得一組主變數，將用於模型構建的變數從其初始數減少到一個減少數。
有兩種主要形式的降維：
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1. 特徵選擇——選擇相關特徵的子集。
（地址：http://suo.im/4wlkrj）
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2. 特徵提取——構建一個資訊性和非冗餘的衍生值特徵集。
（地址：http://suo.im/3Gf0Yw）
下麵是一對常用的特徵提取方法。
主成分分析（PCA）是一種統計步驟，它使用正交變換將可能相關變數的一組觀測值轉換為一組稱為主成分的線性不相關變數值。主成分的數量小於或等於原始變數的數量。這種變換以這樣的方式定義，即第一主成分具有最大可能的方差（即考慮資料中盡可能多的變率）
以上定義來自 PCA 維基百科條目，如果感興趣可進一步閱讀。但是，下麵的概述/教程非常徹底：
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主成分分析：3 個簡單的步驟，作者 Sebastian Raschka。
（地址：http://suo.im/1ahFdW）
線性判別分析（LDA）是 Fisher 線性判別的泛化，是統計學、樣式識別和機器學習中使用的一種方法，用於發現線性組合特徵或分離兩個或多個類別的物件或事件的特徵。所得到的組合可以用作線性分類器，或者更常見地，用作後續分類之前的降維。
LDA 與方差分析（ANOVA）和回歸分析密切相關，它同樣嘗試將一個因變數表示為其他特徵或測量的線性組合。然而，ANOVA 使用分類獨立變數和連續因變數，而判別分析具有連續的獨立變數和分類依賴變數（即類標簽）。
上面的定義也來自維基百科。下麵是完整的閱讀：
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線性判別分析——直至位元，作者 Sebastian Raschka。
（地址：http://suo.im/gyDOb）
你對 PCA 和 LDA 對於降維的實際差異是否感到困惑？Sebastian Raschka 做瞭如下澄清：
線性判別分析（LDA）和主成分分析（PCA）都是通常用於降維的線性轉換技術。PCA 可以被描述為「無監督」演演算法，因為它「忽略」類標簽，並且其標的是找到使資料集中的方差最大化的方向（所謂的主成分）。與 PCA 相反，LDA 是「監督的」並且計算表示使多個類之間的間隔最大化的軸的方向（「線性判別式」）。
有關這方面的簡要說明，請閱讀以下內容：
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LDA 和 PCA 之間的降維有什麼區別？作者 Sebastian Raschka。
（地址：http://suo.im/2IPt0U）
第 7 步：更多的深度學習
上篇中提供了一個學習神經網路和深度學習的入口。如果你的學習到目前比較順利並希望鞏固對神經網路的理解，並練習實現幾個常見的神經網路模型，那麼請繼續往下看。
首先，看一些深度學習基礎材料：
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深度學習關鍵術語及解釋，作者 Matthew Mayo
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理解深度學習的 7 個步驟，作者 Matthew Mayo。
（地址：http://suo.im/3QmEfV）
接下來，在 Google 的機器智慧開源軟體庫 TensorFlow（一個有效的深度學習框架和現今幾乎是最好的神經網路工具）嘗試一些簡明的概述／教程：
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機器學習敲門磚：任何人都能看懂的 TensorFlow 介紹（第 1、2 部分）
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入門級解讀：小白也能看懂的 TensorFlow 介紹（第 3、4 部分）
最後，直接從 TensorFlow 網站試用這些教程，它實現了一些最流行和常見的神經網路模型：
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迴圈神經網路，谷歌 TensorFlow 教程。
（地址：http://suo.im/2gtkze）
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摺積神經網路，谷歌 TensorFlow 教程。
（地址：http://suo.im/g8Lbg）
此外，目前一篇關於 7 個步驟掌握深度學習的文章正在寫作之中，重點介紹使用位於 TensorFlow 頂部的高階 API，以增模型實現的容易性和靈活性。我也將在完成後在這兒新增一個連結。
相關的：
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進入機器學習行業之前應該閱讀的 5 本電子書。
（地址：http://suo.im/SlZKt）
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理解深度學習的 7 個步驟。
（地址：http://suo.im/3QmEfV）
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機器學習關鍵術語及解釋。
（地址：http://suo.im/2URQGm）
