文摘
（從6段代碼中追溯深度學(xué)習(xí)的歷史：最小二乘法/梯度下降/線性回歸/感知機(jī)/人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)/深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）
（周志華_神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成功的要素_逐層處理/特征的內(nèi)部變化/足夠的復(fù)雜模型）
（深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)勸退文）
（AI index report）
AI+醫(yī)療
(影像科劉再毅教授：為什么我是AI醫(yī)療的「旁觀者」瑰煎？)
(醫(yī)療是一個(gè)文火慢燉的過(guò)程绩郎，AI不見(jiàn)得那么容易--張益肇)
AI+游戲
（玩轉(zhuǎn)「馬里奧」的算法能搞定「口袋妖怪」嗎？）
機(jī)器人
公開(kāi)課
（Machine Learning - MIT - Tommi Jaakkola）
（Machine Learning for Healthcare - MIT -?David Sontag ）
staff_research
staff_industry
(Data science portfolio by Andrey Lukyanenko)notebooks for data analysis
優(yōu)化算法（總結(jié)1）
線性規(guī)劃尽爆，動(dòng)態(tài)規(guī)劃
改進(jìn)型局部搜索算法：爬山法卿叽，最速下降法
指導(dǎo)性搜索法：擬退火惠呼、遺傳算法、禁忌搜索
系統(tǒng)動(dòng)態(tài)演化方法：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)治笨，混沌搜索
（數(shù)據(jù)挖掘中常見(jiàn)的「異常檢測(cè)」算法）
(Distributed-Machine-Learning)
----- Large-scale ---------
(Large-Scale Data and Computation: Challenges and Opportunities)(Just Works：Jeff Dean)
----- 矩陣 ---------
主成分分析（PCA）原理?? 降維(等度量映射)和度量學(xué)習(xí)
Isomap
矩陣分解在推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用
支持向量機(jī)SVM
(基礎(chǔ)1 )
（Bootstrap方法詳解）（R語(yǔ)言與抽樣技術(shù)學(xué)習(xí)筆記）
文檔進(jìn)行聚類(LDA)(Latent Dirichlet Allocation)
(決策樹(shù)和基于決策樹(shù)的集成方法（DT,RF,GBDT,XGB）復(fù)習(xí)總結(jié))
