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用最简单的、通俗的语言教会小白学会“梯度下降”算法的原理，并进行详细的公式推导，一步一步计算，代码一步一步讲解和操作，力求使小白“听得懂、学的会”

Machine Learning(机器学习)是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，

吴恩达机器学习视频课程是广受人工智能学习爱好的一致好评；此笔记，是本人在学习视频资源的过程中，详细记录了学习内容，并且认真总结了学习心得和应用知识创新点。

得益于互联网技术的快速发展，情感分析/分类技术近来也受到了大量的关注。情感分析已经成长为自然语言处理（NLP）中最活跃的研究领域之一，而情感分类是众多情感分析任务中必不可少的一环。本文使用文本分类中经典的TextCNN模型，对给定的中文电影评论进行情感分类。通过设计合理的网络结构，并使用pytorch进行实现，取得较为不错的效果。 关键词：情感分类 TextCNN pytorch

神经网络图解机器学习.pdf吴恩达深度学习笔记v5.44 图解机器学习 ,（日）杉山将著 ,P226 sample

《关于transformer的各种变形的调研报告》

网易公开课斯坦福吴恩达教授机器学习课程讲义，作业及解析，配合视频学习更加高效易懂，含有各种公式的推导步骤： [第1集] 机器学习的动机与应用 [第2集] 监督学习应用.梯度下降 [第3集] 欠拟合与过拟合的概念 [第4集] 牛顿方法 [第5集] 生成学习算法 [第6集] 朴素贝叶斯算法 [第7集] 最优间隔分类器问题 [第8集] 顺序最小优化算法 [第9集] 经验风险最小化 [第10集] 特征选择 [第11集] 贝叶斯统计正则化 [第12集] K-means算法 [第13集] 高斯混合模型 [第14集] 主成分分析法 [第15集] 奇异值分解 [第16集] 马尔可夫决策过程 [第17集] 离散与维数灾难 [第18集] 线性二次型调节控制 [第19集] 微分动态规划 [第20集] 策略搜索

此文件为中国科学院大学深度学习课程实验作业整体整理出来的，包括1、中国科学院大学深度学习课程实验作业——电影评论情感分类（代码+实验报告/2、中国科学院大学深度学习课程实验作业——猫狗分类（代码 实验报告）3、中国科学院大学深度学习课程实验作业——手写数字识别（代码 实验报告）4、中国科学院大学深度学习课程实验作业——自动写诗（代码+实验报告）

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