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
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