作者的机器学习笔记整理。机器学习、深度学习、决策树、决策树应用已经 KNN，SVM 算法等等

好文章

朴素贝叶斯分类 所有贝叶斯分类都是基于贝叶斯定理，朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中运用广泛简单的一种，另外，它还基于特征条件独立假设。 贝叶斯定理 贝叶斯定理是计算条件概率的公式，条件概率即是事件B发生的前提下事件A发生的概率，记作P(A|B)，叫做事件B发生的情况下A的条件概率。…

一个 2010 年入坑的后台如何转向做算法和机器学习的历程和感悟，附录一个书单。希望对于大家在摸索深度学习的入门路径过程中有帮助。

AI 人工智能时代，机器学习，深度学习作为其核心，这篇文章主要介绍机器学习的基础算法，以详细线介绍线性回归算法及其数学原理探究，做到知其然知其所以然，打好理论基础。

TensorFlow 被人所知是作为 DeepLearning 的一个框架，但随着 TF.Learn 的越来越成熟，TensorFlow 在机器学习上也开始发力，做了一些很有意思的支持

GitHub 上 57 款最流行的开源深度学习项目 本文整理了 GitHub 上最流行的 57 款深度学习项目（按 stars 排名）。

这是《Deep Learning》的中文翻译，有 PDF 可以下载还可以阅读原版。这本书以后将由出版社进行发行但是译者选择将它开源，开源的原因文中也有介绍。