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【数据分享】机器学习、深度学习干货分享
1《Brief History of Machine Learning》
机器学习文献综述,从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost 到随机森林、Deep Learning.
2 《Deep Learning in Neural Networks: An Overview》
88页的深度学习文献综述。
3 《A Gentle Introduction to Scikit-Learn: A Python Machine Learning Library》
假设您是一位 python project师并且想深入的学习机器学习,那么这篇文章也许能够帮助到你。
4 《Choosing a Machine Learning Classifier》
该怎样选择机器学习算法,Naive Bayes,Logistic Regression,SVM,决策树等方法的优劣,另外讨论了样本大小、Feature 与 Model 权衡等问题。
5 《An Introduction to Deep Learning: From Perceptrons to Deep Networks》
深度学习概述:从感知机到深度网络,作者对于样例的选择、理论的介绍都非常到位,由浅入深,翻译版本:http://www.cnblogs.com/xiaowanyer/p/3701944.html
下载88页的深度学习文献综述
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