一 kkt
1: [https://www.cnblogs.com/liaohuiqiang/p/7805954.html]
2: [https://www.zhihu.com/search?type=content&q=kkt]
二 PCA
1: [http://blog.codinglabs.org/articles/pca-tutorial.html]
三 SVM
1: [MT](链接太长啦)
四 EM算法
1: 个人认为李航老师的方法有点难,没这个好-EM-最大期望算法 | D.W's Notes - Machine Learning
2: 三硬币模型[最大似然函数是错误的, 统计学习方法是正确的] : 三硬币模型与EM算法 - 知乎
五 梯度下降,反向传播
1: [https://blog.csdn.net/qq_36459893/article/details/82796304](李宏毅老师讲的特别好)
六 tensorfolw
1: [tensorflow实战]
七 word2vc
1: [https://www.cnblogs.com/pinard/p/7243513.html] 哈夫曼树
八 偏执方差分解
1: https://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/50638749
九 多维高斯分布
https://zhuanlan.zhihu.com/p/58987388
十 深度学习模型
1 GNU [https://zhuanlan.zhihu.com/p/32481747]
2 RNN(梯度消失）[https://zhuanlan.zhihu.com/p/28687529]
3 LSTM(l其如何解决梯度消失)[https://weberna.github.io/blog/2017/11/15/LSTM-Vanishing-Gradients.html]
4 Bert(李宏毅）[https://www.jianshu.com/p/f4ed3a7bec7c]
5 Adam [https://blog.paperspace.com/intro-to-optimization-momentum-rmsprop-adam/]
GAN [https://github.com/Yangyangii/GAN-Tutorial/blob/master/MNIST/VanillaGAN.ipynb]
7 GraphSAGE [https://blog.csdn.net/yanhe156/article/details/97793589]
8 GNN [https://blog.csdn.net/weixin_40871455/article/details/86515934]
十一 totch
1: torchtext
http://mlexplained.com/2018/02/08/a-comprehensive-tutorial-to-torchtext/
十二 MATH
1： 复合函数，链式求导 （画图#一目了然）
https://zhuanlan.zhihu.com/p/61585348
2: 不动点迭代与牛顿迭代
