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机器学习连载系列

1. 机器学习（1）之入门概念

2. 机器学习（2）之过拟合与欠拟合

3. 机器学习（3）之最大似然估计

4. 机器学习（4）之线性判别式（附Python源码）

5. 机器学习(5)之决策树ID3及Python实现

6. 机器学习(6)之朴素贝叶斯NB及实例

7. 机器学习(7)之感知机python实现

8. 机器学习(8)之范数正则与Lasso详解

9. 机器学习(9)之ID3算法详解及python实现

10. 机器学习(10)之趣味案例理解朴素贝叶斯

11. 机器学习(11)之C4.5详解与Python实现（从解决ID3不足的视角）

12. 机器学习(12)之决策树总结与python实践(~附源码链接~)

13. 机器学习（13）之最大熵模型详解

14. 机器学习（14）之评价准则RoC与PR

15. 机器学习（15）之支持向量机原理(一)线性支持向量机

16. 机器学习(16)之支持向量机原理(二)软间隔最大化

17. 机器学习(17)之集成学习原理总结

18. 机器学习(18)之支持向量机原理(三)线性不可分支持向量机与核函数

19. 机器学习(19)之支持向量回归机

20. 机器学习(20)之Adaboost算法原理小结

21. 机器学习(21)之scikit-learn Adaboost类库的实战分析

22. 机器学习(22)之Apriori算法原理总结

23. 机器学习(23)之GBDT详解

未完待续......

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深度学习连载系列

1. 深度学习之DNN与前向传播算法

2. 深度学习之DNN与反向传播算法

3. 干货 | 深度学习之损失函数与激活函数的选择

4. 干货 | 深度学习之DNN的多种正则化方式

5. 干货 | 深度学习之卷积神经网络(CNN)的模型结构

未完待续......

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值得收藏的干货系列

1. 长文 | 一文读懂什么是机器学习

2. 资料 | Python的14张思维导图（可后台下载）

3. 推荐 | 10.24......送你9大深度学习在线课程，你没理由不看！（附链接......）

4. 干货 | 【深度学习】 在 【推荐算法】 上的应用研究进展

5. 值得收臧 | 从零开始搭建带GPU加速的深度学习环境(操作系统、驱动和各种机器学习库)

6. 推荐 | CVPR2017关于如何解释深度学习模型的讲座（附视频与PPT）

7. 十大必须掌握的机器学习算法，你都知道了吗？

8. Python中的实用小技巧

9. 干货 | 来自DeepMind的深度强化学习大总结......

10. 干货 | 数据挖掘中的十大实用方法，可能你并不一定都熟悉！

11. 干货 | 手把手教你如何使用TensorFlow实现深度强化学习玩转Flappy Bird

12. 福利 | 最全面超大规模数据集下载链接汇总

13. 干货 | 从入门到放弃：21种机器学习算法详解，附多种下载方式

14. 干货 | TF-IDF的大用处

15. 干货｜机器学习算法工程师速查表大全

16. 机器学习方法体系汇总

17. 资源下载 | 历史视频教程资源大汇总（内置百度云盘链接）

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