[深度学习] 深度学习循环神经网络

说明：MIT版深度学习第10章 循环神经网络 。 循环神经网络用于处理连续性数据，基础的神经网络只在层与层之间建立了权连接，RNN最大的不同之处就是在层之间的神经元之间也建立的权连接
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[深度学习] 深度学习实践方法和应用

说明：MIT版深度学习第11章 深度学习实践方法， 第12章应用，介绍大规模网络，cpu 加速，GPU加速
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[深度学习] 深度学习 线性因子模型

说明：MIT版深度学习第13章 深度学习线性因子模型.线性因子模型被定义为通过随机、线性的解码器模型（decoder function），通过在一个线性变换加上噪声，来生成输入空间
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[深度学习] 深度学习的 自编码器

说明：MIT版深度学习第14章 自编码器 ，非监督学习对没有标记的数据最常见的应用就是通过聚类(Clustering)的方式将数据进行分类，高维的数据要用自编码器来降低数据的维度
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[深度学习] 深度学习中的结构化概率模型

说明：MIT版深度学习第16章，结构化概率模型， 非结构化概率模型用条件概率公式/贝叶斯公式来描述概率分布中随机变量之间的相互关系，结构化概率模型使用图来表示随机 变量之间的相互作用。主要介绍了结构化模型的优势、有向图、无向图等表示方式以及如何利用结构化模型进行推断等 。
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[深度学习] 深度学习 表征学习.pdf

说明：表征学习是学习一个特征的技术的集合：将原始数据转换成为能够被机器学习来有效开发的一种形式。它避免了手动提取特征的麻烦，允许计算机学习使用特征的同时，也学习如何提取特征
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[深度学习] 深度学习 蒙特卡罗方法

说明：蒙特卡罗方法(Monte Carlo Methods)是强化学习中基于无模型的训练方法 蒙特卡罗预测的目的是来预测状态值(state value)。
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[深度学习] 线性回归和前馈神经网络PPT

说明：一共13页PPT，概述了线性回归和前馈神经网络，线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。
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[机器学习] 2020年第十五届AI电磁组可视化训练上位机

说明：15届智能车华东赛区国二，小车速度2.5m，AI电磁组AI训练上位机，上位机做了训练效果的可视化，部署仍然使用了官方的nncu。环境python3.7 keras2.2.4 tensorflow1.13.1
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[机器学习] 特征工程（机器学习）

说明：一共30页PPT，何为特征工程呢？顾名思义，就是对原始数据进行一系列工程处理，将其提炼为特征，作为输入供算法和模型使用。 本质上讲，特征工程是一个表示和展现数据的过程；实际工作中，特征工程的目的是去除原始数据中的杂质和冗余，设计更高效的特征以刻画求解的问题与预测模型之间的关系。
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[机器学习] 梯度下降算法（机器学习）

说明：在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一，这里就对常用梯度下降法做一个完整的总结。
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[机器学习] 将pdf文件保存为图片.py

说明：将pdf文件保存为图片， 每页pdf转换为一张png格式的图片； 使用Python语言编写，需安装PyMuPDF模块
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