1️⃣Deep learning / machine learning

🧡入门资料： 深度学习笔记目录

• 第一门课 神经网络和深度学习 (Neural Networks and Deep Learning) 第一周：深度学习引言(Introduction to Deep Learning) 第二周：神经网络的编程基础(Basics of Neural Network programming) 第三周：浅层神经网络(Shallow neural networks) 第四周：深层神经网络(Deep Neural Networks)

• 第二门课 改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化 (Improving Deep Neural Networks:Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization) 第一周：深度学习的实用层面(Practical aspects of Deep Learning) 第二周：优化算法 (Optimization algorithms) 第三周：超参数调试，batch正则化和程序框架（Hyperparameter tuning, Batch Normalization and Programming Frameworks)

• 第三门课 结构化机器学习项目 (Structuring Machine Learning Projects) 第一周：机器学习策略（1）(ML Strategy (1)) 第二周：机器学习策略（2）(ML Strategy (2))

• 第四门课 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks） 第一周：卷积神经网络(Foundations of Convolutional Neural Networks) 第二周：深度卷积网络：实例探究(Deep convolutional models: case studies) 第三周：目标检测（Object detection） 第四周：特殊应用：人脸识别和神经风格转换（Special applications: Face recognition &Neural style transfer）

• 第五门课 序列模型 (Sequence Models) 第一周：循环序列模型（Recurrent Neural Networks） 第二周：自然语言处理与词嵌入（Natural Language Processing and Word Embeddings） 第三周：序列模型和注意力机制（Sequence models & Attention mechanism

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Deeplearning深度学习笔记v5.71.pdf

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斯坦福大学2014机器学习教程中文笔记目录

## 课程作业

GitHub - dformoso/machine-learning-mindmap: A mindmap summarising Machine Learning concepts, from Data Analysis to Deep Learning.GitHub

13 种机器学习算法概述（附 Python、R 代码）红色石头的个人博客

机器学习中常见4种学习方法、13种算法和27张速查表！ - 云+社区 - 腾讯云

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