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本项目主要记录个人在机器学习领域的一些读书笔记和一些个人思考

一开始入门机器学习的时候，实际上并没有一个明确的方向，确实碰壁不少，这个过程中不断读书是我明确方向的一种方式，我将这部分积累成一份基础笔记，分享出来，抛砖引玉：

• 神经网络基础
• TODO

对这部分有帮助的书籍如下：

• TODO

对于第二部分探索NNDL，基本上就是Neural Networks and Deep Learning的读书笔记。

这本书的作者是一位量子物理学家、科学作家写的书，深度学习这块我主要是看这本书入门的，写得很不错，国内也有翻译的：

• 开源nndl中文版：可点这里下载
• 深入浅出神经网络与深度学习-国内译版

笔记的话实际上每章都可以单独来看，我主要是提取了书中的重点以及对不清楚的地方结合网上的资料进行了扩展，最终形成了一份阅读笔记。

笔记目录如下：

• 识别手写字
• 反向传播算法如何工作
• 改进神经⽹络的学习⽅法
• 神经⽹络可以计算任何函数的可视化证明
• 深度神经⽹络为何很难训练
• 深度学习

李航老师的书，现在已经出了第二版，个人觉得是必读的，Github上也有很多的代码开源实现，不过说实话不适合纯小白看这个入门(可能是我菜哈哈)。

笔记目录如下：

• 统计学习方法概论
• 感知机

这部分内容大都是自己翻译或者看其他知识点总结的一些笔记：

• 【译】如何用Python创建一个简单的神经网络
• 一站式机器学习云研发平台
• 梯度下降推导
• 反向传播推导

对于学习资源的获取，我之前有开源一个机器学习资源相关的项目mlhub123，有兴趣可以看看，我当前主要从事的是游戏领域的风控相关工作，有兴趣可以一起交流：