告别碎片阅读，构成知识谱系。一起阅读和完善: 机器学习&深度学习原理与实践(开源图书)
| Writing Process | Chapter Name | Author Name | Quality Rank(0-10) |
|---|---|---|---|
| 95%-writing | 1 机器学习概述 | Martin.Cheng | ☆ |
| 95%-planning | 2 机器学习的理论基础 | Martin.Cheng | ☆ |
| 95%-planning | 3 特征工程与模型选择 | Martin.Cheng | ☆ |
| 95%-planning | 4 回归算法 | Martin.Cheng | ☆ |
| 95%-planning | 5 分类算法 | Martin.Cheng | ☆ |
| 95%-planning | 6 降维聚类算法 | Martin.Cheng | ☆ |
| 50%-planning | 7 机器学习实例(SkLearn) | Martin.Cheng | ☆ |
| 1%-planning | 8 机器学习实例(Tensorflow) | Martin.Cheng | ☆ |
| 95%-planning | 9 机器学习高级话题 | Martin.Cheng | ☆ |
| Writing Process | Chapter Name | Author Name | Quality Rank(0-10) |
|---|---|---|---|
| 80%-writing | 1 人工智能简史 | Martin.Cheng | ☆ |
| 80%-planning | 2 人工智能的理论基础 | Martin.Cheng | ☆ |
| 40%-planning | 3 从感知机到深度卷积神经网络 | Martin.Cheng | ☆ |
| 30%-planning | 4 深度循环和深度递归神经网络 | Martin.Cheng | ☆ |
| 30%-planning | 5 自编码网络和生成式对抗网络 | Martin.Cheng | ☆ |
| 10%-planning | 6 高级深度学习网络模型 | Martin.Cheng | ☆ |
| 10%-planning | 7 深度学习案例(Tensorflow/MXNet) | Martin.Cheng | ☆ |
| 90%-planning | 8 人工智能未来已来 | Martin.Cheng | ☆ |
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