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大纲和导航，持续更新

 

机器学习基础

1. 误差 https://www.cnblogs.com/chaojunwang-ml/p/11189411.html

2. 梯度下降 https://www.cnblogs.com/chaojunwang-ml/p/11190403.html

3. 反向传播 https://www.cnblogs.com/chaojunwang-ml/p/11196323.html

 

统计学习方法

1. 线性回归 https://www.cnblogs.com/chaojunwang-ml/p/11180525.html

2. 线性分类 https://www.cnblogs.com/chaojunwang-ml/p/11192071.html

3. 支持向量机 https://www.cnblogs.com/chaojunwang-ml/p/11203698.html

4. 集成方法 https://www.cnblogs.com/chaojunwang-ml/p/11208164.html

5. 主成分分析 https://www.cnblogs.com/chaojunwang-ml/p/11187243.html

 

神经网络

1. 模型训练技巧 https://www.cnblogs.com/chaojunwang-ml/p/11196420.html

2. 自编码器、变分自编码器 https://www.cnblogs.com/chaojunwang-ml/p/11421454.html

3. 对抗生成网络

　　3.0 核心思想 https://www.cnblogs.com/chaojunwang-ml/p/11421456.html

　　3.1 理论推导 https://www.cnblogs.com/chaojunwang-ml/p/11426999.html

　　3.2 进一步提升的技术 https://www.cnblogs.com/chaojunwang-ml/p/11447453.html

　　3.3 表征学习 https://www.cnblogs.com/chaojunwang-ml/p/11450968.html

　　3.4 在 seq2seq 中的应用 https://www.cnblogs.com/chaojunwang-ml/p/11453946.html