ML-notes

notes about machine learning

很喜欢一句话:应用之道,存乎一心

与大家共勉

html链接:

1_Introduction

2_Regression Case Study

3_Regression demo(Adagrad)

4_Where does the error come from

5_Gradient Descent

6_Classification

7_Logistic Regression

8_Deep Learning

9_Backpropagation

10_Keras

11_Convolutional Neural Network part1

12_Convolutional Neural Network part2

13_Tips for Deep Learning

14_Why Deep

csdn博客链接:

机器学习系列1-机器学习概念及介绍

机器学习系列2-回归案例研究

梯度下降代码举例:Gradient Descent Demo(Adagrad)

机器学习系列4-模型的误差来源及减少误差的方法

机器学习系列5-梯度下降法

机器学习系列6-分类问题(概率生成模型)

机器学习系列7-逻辑回归

机器学习系列8-深度学习简介

机器学习系列9-反向传播

机器学习系列10-手写数字识别(Keras2.0)

机器学习系列11-卷积神经网络CNN part1

机器学习系列12-卷积神经网络CNN part2

机器学习系列13-深度学习的技巧和优化方法

机器学习系列14-为什么要做“深度”学习

代码链接:

Gradient Descent Demo(Adagrad)

手写数字识别(Keras2.0)

手写数字识别CNN实现(Keras2.0)

温馨提示:

图片加载可能会有些许缓慢,请耐心等待\(^o^)/