Machine Learning Book
Introduction
进阶之路
炼丹说
第一章 基本概念
1.1 训练数据和测试数据
1.2 偏差与方差
1.3 协方差和相关系数
1.4 L0、L1和L2
1.5 模型评估
1.5.1 线性回归模型评估
1.5.2 逻辑回归模型评估
1.5.3 CTR预估
1.6 熵与散度
1.6.1 熵
1.6.2 交叉熵
1.6.3 散度
1.7 强化学习
1.8 迁移学习
1.9 线性代数
条件随机场（CRF）
奥卡姆剃刀原理
贝叶斯
干货｜每个数据科学专家都应该知道的六个概率分布
资源 | 从ReLU到Sinc，26种神经网络激活函数可视化
机器学习中的损失函数
第二章 神经网络
2.1 神经网络发展史
2.2 变形卷积核、可分离卷积？卷积神经网络中十大拍案叫绝的操作
2.3 最全的DNN概述论文：详解前馈、卷积和循环神经网络技术
LSTM、GRU、NTM……为何循环神经网络在众多机器学习方法中脱颖而出？（附指南）
数据嗨客 | 深度学习第3期：自编码器
推荐｜14种模型设计帮你改进你的卷积神经网络（CNN）！
第三章 算法
3.1 协同过滤算法
蒙特卡洛
Word2vec
梯度下降
Fast-RCNN
YOLO
Xgboost
核心风控模型技术解析：XGBoost模型简介
推荐系统
美团
Youtube
BP算法
Batch Normalization
LibSVM使用
CVPR精彩论文解读：对当下主流CNN物体检测器的对比评测
SLAM
DBSCAN
深度 | 从Boosting到Stacking，概览集成学习的方法与性能
干货｜基于深度学习的目标检测学习总结
教程 | 利用达尔文的理论学习遗传算法
GANs合辑 | 国庆特辑
机器学习经典算法优缺点总结
框架平台与架构设计
主流计算框架
Caffe
MXNet
资源 | 一张速查表实现Apache MXNet深度学习框架五大特征的开发利用
【深度学习框架的未来】李沐：AWS开源端到端AI框架编译器NNVM
Theano
Tensorflow
Keras
TensorLayer
详解帝国理工集成工具TensorLayer：控制深度学习开发复杂度
Slim
TFLearn
最新｜官方发布：TensorFlow 数据集和估算器介绍
CNTK
百度PaddlePaddle
横向对比三大分布式机器学习平台：Spark、PMLS、TensorFlow
PyTorch
架构设计
H2O平台
H2O 简介
家族成员
Intel-BigDL
IBM
BlueMind
PowerAI
第四范式
京东登月机器学习平台
腾讯Angel
EasyML
小米
LinkedIn
LinkedIn机器学习实践
【对标TensorFlow】阿里公开内部超大规模分布式机器学习平台
Uber
ICBC
Lamda架构
BigML
为什么AI工程师要懂一点架构
阿里-拍立淘
数据科学家必须知道的 10 个深度学习架构
特征工程
降维
PCA
奇异值分解
LDA
深度学习
深度学习的局限性
深度学习的训练过程
CNN
有趣的研究方向
测试题库
Test1
Data Scientist Interview
21个数据科学家面试必须知道的问题和答案
每日一练 | Data Scientist & Business Analyst 面试题
Test2
【面试107问】谷歌等巨头机器学习面试题：从逻辑回归到智力测验
45个问题测出深度学习基本功
资料及教程
Deeplearning book 解读
成为Data Scientist
调参
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训练的神经网络不工作？一文带你跨过这37个坑
调整学习速率以优化神经网络训练
如何有效地避开鞍点
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AI知识网络|一张图看懂人工智能知识体系
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