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更新时间:2019年3月28日

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  • 《Learning scikit-learn Machine Learning in Python》:Experience the benefits of machine learning techniques by applying them to real-world problems using Python and the open source scikit-learn library

  • 《统计学习理论的本质》:本书介绍了统计学习理论和支持向量机的关键思想、结论和方法,以及该领域的最新进展。统计学习理论是针对小样本情况研究统计学习规律的理论,是传统统计学的重要发展和补充。其核心思想是通过控制学习机器的容量实现对推广能力的控制。


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  • 《troubleshooting-deep-neural-networks-01-19》:已经学会深度学习,但你搭建的模型为什么还跑不动,到底哪里出了问题?看懂了教材,一到编程调试就跪,为了寻找bug的你是否曾经手足无措?虽然网络上深度学习的教材很多,但是手把手教你调试的技巧却不常见。一位来自伯克利的小哥Josh Robin分享了他的深度学习debug心得,从最简单模型开始一步步深入到复杂模型,希望能给刚上手的你一点帮助。

  • 《斯坦福统计学习理论笔记》:斯坦福大学计算机系教授Percy Liang整理的一个统计学习理论笔记。非常推荐,可以当做之前吴恩达老师机器学习课程的一个补充。

  • 《pandas练习题notebook》:网上可以搜到大量的 pandas 教程和官方文档,但没有简单的方法来练习。教程是很好的资源,但要付诸实践。 只有实践,才能更好的加深学习。原项目地址


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