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机器学习
机器学习基础20171125.pptx 1.机器学习定义、前沿成果、基础方法 2. 监督学习 线性回归、逻辑回归、梯度提升树（ gradient boosting decision trees ） 优
SVD;Netflix Prize背景介绍;数据示例1;数据示例2;矩阵运算1;矩阵运算2;矩阵运算3;线性空间;线性空间的基;线性映射&线性变换;线性变换的矩阵表示;线性变换;求解特征值;求
详细的介绍了当前机器学习流行的库——scikit-learn,对于从事机器学习的小伙伴很有用，包含分类、回归、聚类等流行的方法的实现。
解浅机器学习和神经网络的反向传输过程。
介绍机器学习，让大家很容易学习机器学习。作为一个入门资料，这个材料写得很好。希望更多的人来学习人工智能。
第11章 深度学习初步自编码器模型受限玻尔兹曼机模型卷积神经网络模型TensorFlow的基本使用11.1 引言2006年Geoffrey Hinton在Science上提出了深度学习的概念在语音识别
简单讲述了人工智能的起源，及其重要分支机器学习，还有机器学习的深度学习。
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