机器学习1

文摘

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（从6段代码中追溯深度学习的历史：最小二乘法/梯度下降/线性回归/感知机/人工神经网络/深度神经网络）
（周志华_神经网络成功的要素_逐层处理/特征的内部变化/足够的复杂模型）
（深度强化学习劝退文）

（AI index report）

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AI+医疗
(影像科刘再毅教授：为什么我是AI医疗的「旁观者」？)
(医疗是一个文火慢炖的过程，AI不见得那么容易--张益肇)

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AI+游戏
（玩转「马里奥」的算法能搞定「口袋妖怪」吗？）

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机器人

（baxter 科研型双臂协同机器人）

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公开课

（Machine Learning - MIT - Tommi Jaakkola）
（Machine Learning for Healthcare - MIT - David Sontag ）

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staff_research

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staff_industry

(Data science portfolio by Andrey Lukyanenko)notebooks for data analysis

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优化算法（总结1）

线性规划，动态规划

改进型局部搜索算法：爬山法，最速下降法

指导性搜索法：拟退火、遗传算法、禁忌搜索

系统动态演化方法：神经网络，混沌搜索

（数据挖掘中常见的「异常检测」算法）

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分布式机器学习(王益)

（分布式机器学习的故事）

(Distributed-Machine-Learning)

----- Large-scale ---------

(Large-Scale Data and Computation: Challenges and Opportunities)(Just Works：Jeff Dean)

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----- 矩阵 ---------

主成分分析（PCA）原理   降维(等度量映射)和度量学习
Isomap
矩阵分解在推荐系统中的应用

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支持向量机SVM
(基础1 )

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（Bootstrap方法详解）（R语言与抽样技术学习笔记）

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文档进行聚类(LDA)(Latent Dirichlet Allocation)

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（初学者深度学习工作站配置）

(梯度提升树(GBDT)原理小结)

(决策树和基于决策树的集成方法（DT,RF,GBDT,XGB）复习总结)

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