Deep Learning(七) 循环神经网络入门
本节是李沐《动手学深度学习》课程的学习日志(六)，主要介绍循环神经网络的基本概念
Deep Learning(六) 凸优化入门
本节是李沐《动手学深度学习》课程的学习日志(六)，主要介绍凸优化的基本概念，并基于此回顾支持向量机SVM等算法的数学原理
Deep Learning(五) 卷积神经网络模型
本节是李沐《动手学深度学习》课程的学习日志(五)，主要介绍卷积神经网络的一些常用模型
Deep Learning(四) 卷积神经网络入门
本节是李沐《动手学深度学习》课程的学习日志(四)，主要介绍卷积神经网络的基本概念。
Deep Learning(三) 感知机
本节是李沐《动手学深度学习》课程的学习日志(三)，主要介绍多层感知机的相关理论。
Deep Learning(二) 再论线性回归
本节是李沐《动手学深度学习》课程的学习日志(二)，从另一个角度审视线性回归模型。
Deep Learning(一) 深度学习入门
本节是李沐《动手学深度学习》课程的学习日志(一)，主要介绍深度学习、PyTorch和部分数学基础知识。
Machine Learning(八) 无监督学习入门
本节是吴恩达机器学习课程的学习日志(八)，主要介绍无监督学习算法，包括K-means、PCA等。
Machine Learning(七) 树结构
本节是吴恩达机器学习课程的学习日志(七)，主要介绍决策树、随机森林等树结构算法。
Machine Learning(六) 交叉验证与支持向量机
本节是吴恩达机器学习课程的学习日志(六)，主要介绍交叉验证的要点，以及支持向量机算法。