摘要：
深度学习（deeplearing）(5月) 第一部分 应用数学与机器学习基础（5.1-5.10） 简介：机器学习模型在数学就是解决代价函数的最优化问题 学习笔记一 线性代数与概率论 学习笔记二 数值计算 学习笔记三 机器学习基础 第二部分 深层网络：现代实践 简介：现代深度学习为监督学习提供了一个强 阅读全文
摘要：
这一部分主要介绍理解深度学习所需的基本数学概念。首先从应用数学的一般概念开始，我们定义许多变量的函数，找到这些函数的极值点，并量化信念度（quantify degrees of belief）(我的理解是这个信念度是机器学习模型的输出) 之后，本书描述了机器学习的基本目标，并描述怎么在数学上实现这些 阅读全文
摘要：
第一章：线性代数： 学习一个新东西，首先要从概念开始，抓住其核心点 机器学习相关问题中，数据集多是以矩阵的形式存在，而模型的参数如W也是以矩阵或向量的形式存在，所以一个模型从数学的角度来说，就是矩阵间的运算，而运算中矩阵相乘的运算又是最常用的运算。本章后半部分讲解了在机器学习中会用到的一些矩阵运算的 阅读全文
摘要：
1、数据分析 2、规则模型 3、算法模型 4、总结 阅读全文
摘要：
简介：Libsvm is a simple, easy-to-use, and efficient software for SVM classification and regression. It solves C-SVM classification, nu-SVM classificatio 阅读全文
摘要：
一、各个赛题总结 1、自己的思路，冠亚军的总结 2、算法总结 3、代码 1、常见分类算法总结： SVM：支持向量机，使用的 阅读全文