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机器学习、深度学习思维导图

由 demi 提交于

<font color="#9a9a9a">来源：微信号 - 机器学习与统计学（tjxj666）：统计学家 </font>

<font color="#9a9a9a">tips：文末附高清大图下载链接 </font>

<font size="4" color="blue" style="line-height: 50px;"><strong>机器学习篇</strong></font>

<font color="#33b1c8">1. 流程</font>

数据科学不是一蹴而就之事，而是一个需要设计，实施和维护的过程，下图包含对所涉及内容的快速概述。

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<font color="#33b1c8">2. 数据处理</font>

首先，我们需要一些数据。我们必须查找，收集，清理，以及其他步骤，下图为数据处理流程。

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<font color="#33b1c8">3. 数学</font>

机器学习是一个建立在数学基础之上。

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<font color="#33b1c8">4. 概念</font>

部分类型，类别，方法，库和方法列表。

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<font color="#33b1c8">5. 模型</font>

目前最流行的机器学习模型。

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<font size="4" color="blue" style="line-height: 50px;"><strong>深度学习篇</strong></font>

<font color="#33b1c8">1. 概念</font>

深度学习体系结构的构成，以及每个组件背后的数学注释。

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<font color="#33b1c8">2. 架构</font>

根据需要解决的问题，已开发不同的深度学习架构，这是部分内容和调整说明。

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<font color="#33b1c8">3. Tensorflow</font>

TensorFlow是一个使用数据流图进行数值计算的开源软件库。思维导图列出了它的一些组件，包和整体架构。

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<strong>参考文献：</strong>
Stanford and Oxford Lectures. CS20SI, CS224d.
Deep Learning - Goodfellow.
PRML - Bishop.
The Elements of Statistical Learning - Hastie.
Colah's Blog. http://colah.github.io
Kaggle Notebooks.
Tensorflow Documentation pages.

<strong>高清大图下载</strong>

链接：https://pan.baidu.com/s/1Vy6yxf4MLMDNPnAnciCFug
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本文转自：微信号 - 机器学习与统计学（tjxj666），转载此文目的在于传递更多信息，版权归原作者所有。
原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/Kv_xTuJxs6V5sFG6W3p9vw