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machine learning

• 2019-07-06(六)第一章 数学基础
• 2019-07-06(六)第十章 强化学习
• 2019-07-06(六)第十一章 迁移学习
• 2019-07-06(六)第十二章 网络搭建及训练
• 2019-07-06(六)第一十三章 优化算法
• 2019-07-06(六)第十四章 超参数调整
• 2019-07-06(六)第十五章 异构计算， GPU和框架选型指南
• 2019-07-06(六)第十六章 NLP
• 2019-07-06(六)第十七章 模型压缩及移动端部署
• 2019-07-06(六)第十八章 后端架构选型及应用场景
• 2019-07-06(六)第十八章_后端架构选型、离线及实时计算
• 2019-07-06(六)第二章 机器学习基础
• 2019-07-06(六)第三章 深度学习基础
• 2019-07-06(六)第四章 经典网络解读
• 2019-07-06(六)第五章 卷积神经网络（CNN）
• 2019-07-06(六)第六章 循环神经网络(RNN)
• 2019-07-06(六)第七章 生成对抗网络
• 2019-07-06(六)第八章 目标检测
• 2019-07-06(六)第九章 图像分割
• 2018-01-06(六)The difference of SVM and LR model

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• 2017-12-08(五)HMM模型初探