机器学习 ensemble

该书的主要目的是展现机器学习中核心算法和理论，机器学习从很多学科中吸收了成果和概念。本书通俗易懂，不要求读者具有相应的知识背景。

通过DQN的模型，实现机器学习，并且进行统计。练手的DEMO。

简单总结了机器学习中的基础知识，logistic回归，线性回归，SVM，验证算法的过程等等，来自吴恩达的学习笔记

关于机器学习的电子书

哥大机器学习讲义。对各种机器学习算法都有概括性的讲解。

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整理Andrew Ng 机器学习课程的笔记还加上自己个人的理解

了解机器学习中的相关基本概念和常用方法 初步掌握极大似然估计、梯度下降法的一般性计算套路 熟悉最小二乘法的目标函数建立和解决方案 了解期望最大化算法（EM算法）的思路

Deep Learning Three Steps for Deep Learning Neural Network Fully Connect Feedforward Network Matrix

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