钻研
2022
【模式识别和机器学习】初窥AI圣经
【统计学习方法死磕系列】条件随机场
【统计学习方法死磕系列】隐马尔可夫模型
【统计学习方法死磕系列】提升算法
机器学习框架篇-Tensorflow
机器学习框架篇-Scikit-learn
机器学习框架篇-Keras
【GNN原理解析】表示学习
【GNN原理解析】神经网络基础
【GNN原理解析】图信号处理与图卷积神经网络
【GNN原理解析】卷积神经网络
【GNN原理解析】什么是图
【统计学习方法死磕系列Ⅱ】潜在语义分析及概率潜在语义分析
【统计学习方法死磕系列Ⅱ】潜在狄利克雷分配
【统计学习方法死磕系列Ⅱ】马尔科夫链蒙特卡洛法
【统计学习方法死磕系列Ⅱ】PageRank算法
【统计学习方法死磕系列】写在19年尾巴
【统计学习方法死磕系列Ⅱ】聚类算法
【统计学习方法死磕系列】EM算法
2021
【源码作战系列】XGBoost
机器学习框架篇-XGBoost
【经典算法】神经网络BP算法
【经典算法】目标检测SSD算法
【论文笔记】Kernel Logistic Regression and the Import Vector Machine
【论文笔记】XGBoost: A Scalable Tree Boosting System
【竞赛专题】比赛技巧.md
【竞赛专题】特征工程
【Python系列】常用标准库
【Python系列】Pandas权威指南
【Python系列】Pandas基础篇
【Python系列】Numpy使用详解
【统计学习方法死磕系列】朴素贝叶斯法
【统计学习方法死磕系列】k近邻法
【统计学习方法死磕系列】感知机
【统计学习方法死磕系列】决策树
【统计学习方法死磕系列】逻辑回归与最大熵模型
【统计学习方法死磕系列】支持向量机
2020
【sklearn笔记】线性规划
【统计学习方法死磕系列Ⅱ】奇异值分解
【统计学习方法死磕系列Ⅱ】主成分分析
机器学习框架篇-Pytorch
2019
【论文笔记】A Tutorial on Support Vector Machines for Pattern Recognition
【机器学习模型】决策树学习(二)
【机器学习模型】决策树学习(一)
【竞赛专题】Kaggle Titanic入门
【论文笔记】From Word Embeddings To Document Distances
机器学习篇-机器学习指南[译文]
机器学习篇-学习资料汇总
机器学习篇-github上值得关注的机器学习深度学习大牛(持续更新)
【深度学习与图像识别:原理与实践】实战篇