深度学习演示 奇妙清单 1. 2.（感谢北京大学张志华团队的翻译工作，中文版点击） 一，记录深度学习例子： 名称 目录 咖啡 TensorFlow 茶野 凯拉斯 二，记录历程点滴： 掌握机器学习相关的概念和计算公式，包括有/无/半监督学习，强化学习，分类/回归/标注，聚类；训练集/验证集，交叉验证，测试集；数据预处理，正则化，归一化；损失函数，经验风险最小化，结构风险最小化，最优化算法；训练误差，泛化误差，欠拟合，过拟合；准确率，召回率，F1值，ROC和AUC； 掌握机器学习主流的模型及其