# 学习和使用机器学习

这个笔记本系列的灵感来自于这本书:
*[Python深度学习](https://books.google.com/books?id=Yo3CAQAACAAJ)*.
这些教程使用TensorFlow的高级Python API “tf.keras”来构建并训练深度学习模型。
如需了解更多关于TensorFlow中Keras的信息，请参阅[TensorFlow Keras指南](../guide/keras.ipynb).

来自发布者的注释: *Python深度学习* 介绍了在深度学习领域中使用Python语言和强大的Keras库。本书由Keras创建者和Google
AI研究员François Chollet撰写，它通过直观的解释和实际例子来构建您对深度学习的理解。

要了解机器学习的基本原理和概念，请考虑参加
[机器学习速成课程](https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/).

1. [基本分类 / Basic classification](basic_classification.ipynb)
2. [文本分类 / Text classification](basic_text_classification.ipynb)
3. [回归 / Regression](basic_regression.ipynb)
4. [过拟合与欠拟合 / Overfitting and underfitting](overfit_and_underfit.ipynb)
5. [保存并恢复模型 / Save and restore models](save_and_restore_models.ipynb)

# 学习和使用机器学习

这个笔记本系列的灵感来自于这本书:
*[Python深度学习](https://books.google.com/books?id=Yo3CAQAACAAJ)*.
这些教程使用TensorFlow的高级Python API “tf.keras”来构建并训练深度学习模型。
如需了解更多关于TensorFlow中Keras的信息，请参阅[TensorFlow Keras指南](../../guide/keras.ipynb).

来自发布者的注释: *Python深度学习* 介绍了在深度学习领域中使用Python语言和强大的Keras库。本书由Keras创建者和Google
AI研究员François Chollet撰写，它通过直观的解释和实际例子来构建您对深度学习的理解。

要了解机器学习的基本原理和概念，请考虑参加
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1. [基本分类 / Basic classification](basic_classification.ipynb)
2. [文本分类 / Text classification](basic_text_classification.ipynb)
3. [回归 / Regression](basic_regression.ipynb)
4. [过拟合与欠拟合 / Overfitting and underfitting](overfit_and_underfit.ipynb)
5. [保存并恢复模型 / Save and restore models](save_and_restore_models.ipynb)

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