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机器学习系列全集，301页PDF精心整理！

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附：陆陆续续也已经更新了将近20w余字的笔记啦~学习的过程是孤独的，学习的结果是未知的，我们都在一条崭新的道路上前行，甚至每个人在路上的遭遇都各不相同。记录下李宏毅老师的机器学习笔记，并分享在github上，初心是做自我复习之用，没想到得到了这么多人的认可，受宠若惊。笔记的markdown、html版本已经全部开源在github上，当然也有很多小伙伴们向我反映pdf版本的笔记用起来更方便，既可以在ipad上直接观看，也可以打印下来随时查看学习，于是我将其整理成一整份文档，以电子书籍的形式呈现出来。累计20w余字的电子书籍笔记~开源不易，也希望大家能多多支持。

此外，这里承诺：github上可在线观看的html版本将永久免费开源，供大家学习参考之用!

上述PDF对应我的csdn文章链接：

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

机器学习系列15-半监督学习

机器学习系列16-无监督学习引言

机器学习系列17-无监督学习之PCA推导(Ⅰ)

机器学习系列18-无监督学习之PCA深入探讨(Ⅱ)

机器学习系列19-矩阵分解&推荐系统初步

机器学习系列20-无监督学习之词嵌入

机器学习系列21-无监督学习之近邻嵌入

机器学习系列22-无监督学习之自编码器

机器学习系列23-无监督学习之生成模型

机器学习系列24-迁移学习

机器学习系列25-支持向量机

机器学习系列26-循环神经网络RNN(Ⅰ)

机器学习系列27-循环神经网络RNN(Ⅱ)

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