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个人整理的机器学习与深度学习笔记合集

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  •      文件类型：RAR

简介：
本合集收录了个人整理的全面而系统的机器学习和深度学习笔记，涵盖理论基础、算法原理及实战案例，旨在帮助初学者快速掌握相关知识。 本压缩包内包含《机器学习个人笔记完整版.pdf》和《Deeplearning深度学习笔记v5.43.docx》。这些文件是黄海广博士及其团队整理的，内容基于吴恩达教授所讲授的机器学习与深度学习课程，欢迎大家下载并交流！

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  • 个人整理的机器学习与深度学习笔记合集
    优质
    本合集收录了个人整理的全面而系统的机器学习和深度学习笔记，涵盖理论基础、算法原理及实战案例，旨在帮助初学者快速掌握相关知识。 本压缩包内包含《机器学习个人笔记完整版.pdf》和《Deeplearning深度学习笔记v5.43.docx》。这些文件是黄海广博士及其团队整理的，内容基于吴恩达教授所讲授的机器学习与深度学习课程，欢迎大家下载并交流！
     
  • 机器学习个人笔记完整版V5.2(A4打印版) - 深度学习笔记
    优质
    本资料为个人整理的《机器学习》深度学习笔记完整版V5.2，适用于A4纸打印。内容详尽，适合学习与参考。 两本资料打包在一起：斯坦福大学机器学习教程中文版以及深度学习笔记。方便需要深入学习原理的同学下载或打印使用。
     
  • 深度学习笔记整理
    优质
    《深度学习笔记整理》是一份系统性的学习资料汇总，涵盖了从基础理论到高级应用的知识点，旨在帮助学习者构建完整的深度学习知识框架。 整理得很清楚的深度学习笔记，非常适合入门学习，点赞！
     
  • 面试笔记：深度学习与机器学习
    优质
    《面试笔记：深度学习与机器学习》是一本专注于深度学习和机器学习领域的专业书籍。它系统地总结了相关技术知识及实战经验，为读者提供全面的学习资料与面试指导，帮助读者深入了解并掌握人工智能的核心技能。 深度学习/机器学习面试笔记整理了相关的面试问题，大部分问题来源于特定的仓库资源。个人认为该仓库中的部分问题过于抽象或理论化，因此没有全部收录其中；如有需要可以参考原仓库的问题内容。该仓库中仅列出了答案在《深度学习》实体书中的页码信息，并未与PDF版对应，我已重新修改为章节名称以方便查找。此外，除了DL / ML相关的知识外，还会记录一些算法岗位所需的计算机基础知识。但不会包括前端、测试、JAVA、Android等职位中具体语言和框架相关的问题。
     
  • 深度学习学习笔记整理系列
    优质
    本系列文章为个人在深度学习领域的学习与研究过程中所做的笔记汇总和心得分享，旨在帮助其他学习者系统掌握相关知识和技术要点。 深度学习学习笔记整理系列。
     
  • 吴恩达机器学习与深度学习笔记201909最新合集.zip
    优质
    该资源为吴恩达在Coursera上开设的机器学习及深度学习课程的学习笔记整合版本，内容全面更新至2019年9月，涵盖理论知识与实战技巧。 吴恩达机器学习及深度学习笔记2019年9月最新版集合如下：包含《机器学习的数学基础.docx》、《机器学习个人笔记完整版v5.4.docx》及其A4打印版本.pdf文件，以及《Deeplearning深度学习笔记v5.6.docx》和对应的.pdf文档。
     
  • 深度学习学习笔记整理系列PDF
    优质
    本系列PDF为个人深度学习学习过程中的笔记整理与心得总结，涵盖基础概念、算法原理及实践应用等内容，旨在帮助学习者系统掌握深度学习知识。 这篇笔记的原创作者是Zouxy，在他的博客上可以找到完整版的内容。为了方便大家保存与阅读，我将其整理成了PDF文档，并希望读者们能够积极交流。 一、概述 二、背景 三、人脑视觉机理 四、关于特征 4.1 特征表示的粒度 4.2 初级（浅层）特征表示 4.3 结构性特征表示 4.4 需要多少个特征？ 五、Deep Learning的基本思想 六、浅层学习与深度学习的区别 七、Deep learning与Neural Network的关系 八、Deep learning训练过程 8.1 传统神经网络的训练方法为什么不能用于深度神经网络 8.2 deep learning训练流程 九、Deep Learning常用模型或方法 9.1 AutoEncoder自动编码器 9.2 Sparse Coding稀疏编码 9.3 Restricted Boltzmann Machine (RBM)限制波尔兹曼机 9.4 Deep Belief Networks深信度网络 9.5 Convolutional Neural Networks卷积神经网络 十、总结与展望 十一、参考文献和Deep Learning学习资源（持续更新）
     
  • C++学习笔记（个人学习过程中整理的笔记）
    优质
    本资料为个人在学习C++编程语言过程中的手记与心得，包含基础语法、数据结构及常见问题解决方案等内容。适合初学者参考使用。 这段笔记是我学习C++程序设计课程时所做的记录。由于是临时决定开始学习C++，我根据需要进行有针对性的学习。目前我已经学到了“文件输入输出流”这部分内容，而项目中暂时不需要使用模板相关知识，所以暂且学到这里为止。后续肯定还会继续深入学习的。 这门课的教学质量很高，不像一些培训课程那样囫囵吞枣、不求甚解。老师发布的作业也非常适合像我们这样自学的人。
     
  • OPNET学习笔记（个人整理）
    优质
    本笔记为个人整理的OPNET网络仿真软件学习资料，涵盖基础概念、操作技巧及案例分析等内容，旨在帮助初学者快速上手并深入理解OPNET的应用与开发。 自行开发模型是有一定难度的，在开始之前务必确保你对所需的协议和流程有充分的理解。对于复杂的系统来说，遵循软件工程的设计步骤是必要的，而工具虽然重要但并不是决定性的因素。
     
  • 一份关于个人学习的深度学习笔记资料
    优质
    这份深度学习笔记是个人学习过程中的总结和思考，涵盖了理论知识、实践经验和问题解决策略，旨在帮助学习者深入理解并掌握深度学习的核心概念和技术。 我们精心打造的深度学习资源包为科研人员和开发者提供了全面而专业的支持。该资源包涵盖了从基础教程到高级实战案例的内容，包括深度学习算法、框架使用以及模型优化等多个方面。此外，还提供大量预训练模型和数据集，帮助您快速搭建并训练深度学习模型。同时整合了最新的研究成果和论文，让您能够紧跟领域内的最新动态和发展趋势。无论你是新手还是资深专家，在这个资源包中都能找到你需要的内容，并在深度学习的研究与应用上取得更大的突破。