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关于机器学习的内容

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关于 机器 / 深度 学习的内容

目录

1. KNN基于向量空间搜索的手写字符识别

博客的连接： 
http://www.jianshu.com/p/1905bf78f0bd

2. 线性回归——预测房价问题

博客的连接：
http://www.jianshu.com/p/732323ce3961

3. 逻辑回归——预测肿瘤问题

博客的连接
http://www.jianshu.com/p/5ae1399a512b

4. LSTM-预测时间序列

LSTM 预测时间序列

5. tensorflow_tutorials （强烈推荐这个 ！！！）

我自己总结的一个tensorflow入门教程，包括一些tf的基本语法和tf搭建一些常用网络模型的demo。使用tensorflow 搭建常见的网络模型。
包括：
    线性回归
    逻辑回归
    神经网络
    卷积神经网络
    循环神经网络
    LSTM长短记忆模型
    自编码器
    ...
    ...
    ...

6. tensorflow_进阶

这是一个tensorflow的进阶demo，在学会了一些基本的网络模型之后，试着搭建一些比较复杂的网络。

包括：
    VGG -19 模型
    neural-style 模型

7. 常用的机器学习算法

这个目录下面主要是李航《统计学习方法》，周志华《机器学习》的读书笔记，斯坦福-吴恩达的课程，斯坦福-李飞飞的课程，整理一些机器学习的算法。

包括：
    PCA 
    SVM  
    K-means 
    贝叶斯
    KNN
    ...

others :

我的blog ： https://www.jianshu.com/nb/12943536

关于传统算法在GitHub上面整理了一下，欢迎共同讨论：https://github.com/zhaozhengcoder/Algorithm