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收藏 | 精华文章汇总：代码实践篇



【周末AI课堂】 | 机器学习你会遇到的“坑”

第1-2讲 过拟合问题: 理论篇 代码篇

第3-4讲 如何进行特征选择: 理论篇 代码篇

第5-6讲 线性降维方法: 理论篇 代码篇

第7-8讲 非线性降维方法: 理论篇 代码篇

第9-10讲 核技巧: 理论篇 代码篇

第11-12讲 基于贝叶斯推断的分类模型: 理论篇 代码篇

第13-14讲 基于贝叶斯推断的回归模型: 理论篇 代码篇

第15-16讲 非参模型初步: 理论篇 代码篇

第17-18讲 非参模型进阶: 理论篇 代码篇

第19-20讲 bagging集成和stacking集成: 理论篇 代码篇

第21-22讲 Boosting集成: 理论篇 代码篇

第23-24讲 聚类的几个重要问题: 理论篇 代码篇

第25-26讲 理解损失函数: 理论篇 代码篇

第27-28讲 理解梯度下降(一): 理论篇 代码篇

第29-30讲 理解梯度下降(二): 理论篇 代码篇

第31-32讲 从感知机到深度学习: 理论篇 代码篇

第33-34讲 神经网络综观: 理论篇 代码篇

第35-36讲 隐藏单元的设计原则: 理论篇 代码篇

第37-38讲 常见隐藏单元: 理论篇 代码篇

第39讲 理解softmax函数: 理论篇

第40-41讲 深度学习中的熵: 理论篇 代码篇

第42-43讲 神经网络的正则化: 理论篇 代码篇

第44-45讲 认识批标准化的三种境界: 理论篇 代码篇

第46-47讲 卷积之上的新操作: 理论篇 代码篇

第48讲 CNN在Keras中的实践: 理论篇

第49-50讲 SELU和ResNet: 理论篇 代码篇

第51-52讲 简单的自编码器: 理论篇 代码篇

第53-54讲 理解词嵌入: 理论篇 代码篇

第55-56讲 怎样理解神经网络的循环结构: 理论篇 代码篇

第57讲 RNN的优化难题: 理论篇

第58讲 理解LSTM: 理论篇

第59讲 理解变分自编码器: 理论篇

第60讲 理解GAN: 理论篇

其他

1. 案例详解：欺诈检测中的代价敏感算法

2. 代码详解：一文读懂自动编码器的前世今生

3. 实例详解：用机器学习实现IT服务票单的分配

4. 仅用几行代码，构建年龄性别检测模型！

5. 代码详解：TensorFlow Core带你探索深度神经网络“黑匣子”

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10. 代码详解：通过模拟API来理解TensorFlow

11. 代码详解：构建一个简单的Keras+深度学习REST API

12. 代码详解：用Python构建RNN模拟人脑

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37. 喜欢旅行又怕吃土？让Python来爬取最便宜机票吧！

38. 代码详解：最全面的卷积神经网络介绍，都在这里了

39. 影迷速来！建立属于自己的电影推荐系统吧

40. 如何使黑匣子语言模型更易理解？

41. 代码详解：Python虚拟环境的原理及使用

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54. 从易到难，6个代表性编程问题，你敢挑战吗？（附解答方案）

55. 入门指南：用Python实现实时目标检测（内附代码）

56. 用树莓派（Raspberry Pi）和机器学习制作一个DIY车牌阅读器

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