《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》 第06章 决策树
（第一部分 机器学习基础）第01章 机器学习概览第02章 一个完整的机器学习项目（上）第02章 一个完整的机器学习项目（下）第03章 分类第04章 训练模型第05章 支持向量机
第06章 决策树第07章 集成学习和随机森林第08章 降维
（第二部分 神经网络和深度学习）第9章 启动和运行TensorFlow
和支持向量机一样， 决策树是一种多功能机器学习算法， 即可以执行分类任务也可以执行回归任务， 甚至包括多输出（multioutput）任务.
它是一种功能很强大的算法，可以对很复杂的数据集进行拟合。
keras 使用笔记
Backend 切换
编辑 .keras/keras.json 即可。可选后端有 theano 和 tensorflow.
theano 版本配置如下：
$ vim ~/.
如何在Kubernetes上玩转TensorFlow ？
前言
Tensorflow作为深度学习领域逐渐成熟的项目，以其支持多种开发语言，支持多种异构平台，提供强大的算法模型，被越来越多的开发者使用。但在使用的过程中，尤其是GPU集群的时候，我们或多或少将面临以下问题：
资源隔离。
