機器學習理論基礎學習1——頻率派 vs 貝葉斯派
機器學習理論基礎學習2——線性回歸
機器學習理論基礎學習3.1--- linear classification 線性分類之感知機pla（percetron learning algorithm）
機器學習理論基礎學習3.2--- linear classification 線性分類之線性判別分析(lda)
機器學習理論基礎學習3.3--- linear classification 線性分類之logistic regression（基於經驗風險最小化
）機器學習理論基礎學習3.4--- linear classification 線性分類之gaussian discriminant analysis高斯判別模型
機器學習理論基礎學習3.5--- linear classification 線性分類之樸素貝葉斯
機器學習理論基礎學習4--- svm（基於結構風險最小化）
機器學習理論基礎學習5--- pca
機器學習理論基礎學習6--- 核方法
機器學習理論基礎學習7---指數族分布
機器學習理論基礎學習8--- 概率圖模型
機器學習理論基礎學習9--- em 演算法
機器學習理論基礎學習10--- 高斯混合模型gmm
機器學習理論基礎學習11--- 變分推斷
機器學習理論基礎學習12---mcmc
機器學習理論基礎學習13--- 隱馬爾科夫模型 (hmm)
機器學習理論基礎學習14.1---線性動態系統-卡曼濾波 kalman filter
機器學習理論基礎學習14.2---線性動態系統-粒子濾波 particle filter
機器學習理論基礎學習15---條件隨機場(crf)
機器學習理論基礎學習16---高斯網路(gn)
機器學習理論基礎學習17---貝葉斯線性回歸(bayesian linear regression)
機器學習理論基礎學習18---高斯過程回歸(gpr)
機器學習理論基礎學習19---受限玻爾茲曼機(restricted boltzmann machine)
機器學習理論基礎學習20---譜聚類
機器學習理論基礎學習21---決策樹
常見聚類方法總結
生成模型和判別模型
random forest總結
極限樹(extratree)
gbdt總結
adaboost總結
xgboost總結
lightgbm總結
弱分類器的進化--bagging、隨機森林、boosting
監督學習之knn演算法
有監督和無監督的區別？
資料質量分析：缺失值、異常值、相似性
啟用函式sigmoid、tanh、relu、softplus、softmax
如何用softmax和sigmoid來做多分類和多標籤分類
回歸評價指標mse、rmse、mae、r-squared
評價指標的侷限性、roc曲線、余弦距離、a/b測試、模型評估的方法、超引數調優、過擬合與欠擬合
hinge loss、交叉熵損失、平方損失、指數損失、對數損失、0-1損失、絕對值損失
卡方檢驗原理及應用
連續數值變數的一些特徵工程方法：二值化、多項式、資料傾斜處理
l1正則化和l2正則化
梯度下降法(bgd、sgd)、牛頓法、擬牛頓法（dfp、bfgs）、共軛梯度法
用於模型選擇的aic與bic
卷積神經網路(一)
卷積神經網路(二)---深度卷積網路：例項
卷積神經網路(三)--目標檢測
卷積神經網路(四)--人臉識別與神經風格遷移
【序列模型】第一課--迴圈序列模型
【序列模型】第二課--自然語言處理與詞嵌入
【序列模型】第三課--序列模型和注意力機制
seq2seq和attention應用到文件自動摘要（一）
rnn/lstm/gru/seq2seq公式推導
動手寫序列模型rnn/lstm 前向後向傳播
word2vec原理(一) cbow+skip-gram模型基礎
word2vec原理(二) 基於hierarchical softmax的模型
word2vec原理(三) 基於negative sampling的模型
改善深層神經網路_優化演算法_mini-batch梯度下降、指數加權平均、動量梯度下降、rmsprop、adam優化、學習率衰減
關於神經網路的調參順序
dropout正則化和其他方法減少神經網路中的過擬合
訓練/驗證/測試集設定;偏差/方差;high bias/variance;正則化;為什麼正則化可以減小過擬合
神經網路--引數初始化
梯度消失與梯度** ==> 如何選擇隨機初始權重
keras 分類回歸 損失函式與評價指標
設計模式 總目錄
設計模式是程式設計師在長期開發中總結出來的最佳例項。學會設計模式可以幫助我們書寫質量更高的 此外，很多開源框架也用到了很多設計模式。掌握設計模式也可以幫助我們更好的閱讀開源框架的原始碼。目前計畫是講述設計模式的六大原則以及23種設計模式。因為內容可能會很多，所以會慢慢更新，感覺有幫助的朋友可以關注收...
AI 系列 總目錄
ai 系列 答應了園區大牛 張善友 要寫ai 的系列部落格，所以開始了ai 系列之旅。需要最新原始碼，或技術提問，qq群 538327407 我的各種github 開源專案和 2 阿里篇 4 訊飛篇 二 機器學習系列 1 tensorflow 2 cntk 三 結合應用篇 2 微軟人工智慧和對話平台...
Python學習總目錄
目錄 一 計算機基礎 二 python基礎 三 函式 四 常用模組 五 模組和包 六 物件導向 七 網路程式設計socket 八 資料庫 九 前端 十 python web框架 十一 版本控制 git 十二 爬蟲 十三 前端框架之vue 十四 量化投資與python 十五 演算法 十六 設計模式 十...