機器學習筆記PDF版本訂閱

版權申明：特在此聲明，“機器學習筆記(訂閱版)”為本人獨立工作成果，未經允許，不得轉載。Copyright ? 2020 Sakura-gh

關注微信公眾號“Sakura的知識庫”，或訪問Github: https://github.com/Sakura-gh/ML-notes即可獲取，持續更新中~

封面概覽如下：

附：陸陸續續也已經更新了將近20w余字的筆記啦~學習的過程是孤獨的，學習的結果是未知的，我們都在一條嶄新的道路上前行，甚至每個人在路上的遭遇都各不相同。記錄下李宏毅老師的機器學習筆記，并分享在github上，初心是做自我復習之用，沒想到得到了這么多人的認可，受寵若驚。筆記的markdown、html版本已經全部開源在github上，當然也有很多小伙伴們向我反映pdf版本的筆記用起來更方便，既可以在ipad上直接觀看，也可以打印下來隨時查看學習，于是我將其整理成一整份文檔，以電子書籍的形式呈現出來。累計20w余字的電子書籍筆記~開源不易，也希望大家能多多支持。

此外，這里承諾：github上可在線觀看的html版本將永久免費開源，供大家學習參考之用!

上述PDF對應我的csdn文章鏈接：

csdn博客鏈接：

機器學習系列1-機器學習概念及介紹

機器學習系列2-回歸案例研究

梯度下降代碼舉例：Gradient Descent Demo(Adagrad)

機器學習系列4-模型的誤差來源及減少誤差的方法

機器學習系列5-梯度下降法

機器學習系列6-分類問題(概率生成模型)

機器學習系列7-邏輯回歸

機器學習系列8-深度學習簡介

機器學習系列9-反向傳播

機器學習系列10-手寫數字識別(Keras2.0)

機器學習系列11-卷積神經網絡CNN part1

機器學習系列12-卷積神經網絡CNN part2

機器學習系列13-深度學習的技巧和優化方法

機器學習系列14-為什么要做“深度”學習

機器學習系列15-半監督學習

機器學習系列16-無監督學習引言

機器學習系列17-無監督學習之PCA推導(Ⅰ)

機器學習系列18-無監督學習之PCA深入探討(Ⅱ)

機器學習系列19-矩陣分解&推薦系統初步

機器學習系列20-無監督學習之詞嵌入

機器學習系列21-無監督學習之近鄰嵌入

機器學習系列22-無監督學習之自編碼器

機器學習系列23-無監督學習之生成模型

機器學習系列24-遷移學習

機器學習系列25-支持向量機

機器學習系列26-循環神經網絡RNN(Ⅰ)

機器學習系列27-循環神經網絡RNN(Ⅱ)

總結

以上是生活随笔為你收集整理的机器学习系列全集，301页PDF精心整理！的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。