收藏此文，今年你需要的学习资源绝对够了！
编辑 | Jane
出品 | AI科技大本营
1.机器学习及相关内容
▌1.1 机器学习
▌1.2 激活函数与损失函数
▌1.3 偏差
▌1.4 感知
▌1.5 回归
▌1.6 梯度下降
▌1.7 生成学习
▌1.8 支持向量机
▌1.9 反向传播
▌1.10 深度学习
▌1.11 优化方法与降维方法
▌1.12 LSTM
▌1.13 CNN
▌1.14 RNN
▌1.15 强化学习 RL
▌1.16 生成对抗网络 GANs
▌1.17 多任务学习
2.NLP及相关内容
▌2.1 NLP
▌2.2 深度学习与 NLP
▌2.3 词向量
▌2.4 编码-解码
3.Python 及相关内容
▌3.1示例
▌3.2 函数与 numpy
▌3.3 算法库
▌3.4 TensorFlow
▌3.5 Pytorch
4.数学及相关内容
▌4.1 机器学习中的数学
▌4.2 线性代数
▌4.3 概率论
▌4.4 微积分
https://medium.com/machine-learning-in-practice/over-200-of-the-best-machine-learning-nlp-and-python-tutorials-2018-edition-dd8cf53cb7dc
——【完】——
在线公开课 知识图谱专场
◆
精彩继续
◆
时间：8月23日 20:00-21:00
参加公开课，向讲师提问，即有机会获得定制T恤或者技术书籍
编辑 | Jane 出品 | AI科技大本营 1.机器学习及相关内容 ▌1.1 机器学习 ▌1.2 激活函数与损失函数 ▌1.3 偏差 ▌1.4 感知 ▌1.5 回归 ▌1.6 梯度下降 ▌1.7 生成学习 ▌1.8 支持向量机 ▌1.9 反向传播 ▌1.10 深度学习 ▌1.11 优化方法与降维方法 ▌1.12 LSTM ▌1.13 CNN ▌1.14 RNN ▌1.15 强化学习 RL ▌1.16 生成对抗网络 GANs ▌1.17 多任务学习 2.NLP及相关内容 ▌2.1 NLP ▌2.2 深度学习与 NLP ▌2.3 词向量 ▌2.4 编码-解码 3.Python 及相关内容 ▌3.1示例 ▌3.2 函数与 numpy ▌3.3 算法库 ▌3.4 TensorFlow ▌3.5 Pytorch 4.数学及相关内容 ▌4.1 机器学习中的数学 ▌4.2 线性代数 ▌4.3 概率论 ▌4.4 微积分 https://medium.com/machine-learning-in-practice/over-200-of-the-best-machine-learning-nlp-and-python-tutorials-2018-edition-dd8cf53cb7dc ——【完】—— 在线公开课 知识图谱专场 ◆ 精彩继续 ◆ 时间：8月23日 20:00-21:00 参加公开课，向讲师提问，即有机会获得定制T恤或者技术书籍