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大家好，今天为大家准备的是近期（以11月为主）本公众号推送文章的整理，希望方便大家的查阅！欢迎分享到朋友圈以及更多的朋友！！
机器学习算法与Python学习
往期精选 
资源分享系列
01.干货分享 | 新一波机器学习资料汇总（已完结...）
02.干货分享 | 最近机器学习视频教程与数据集下载（持续更新......）
03.Python数据分析相关资料整理（博客&视频链接）
04.机器学习资料整理(欢迎补充)
05.经典机器学习书籍推荐
06. 资源下载 | 历史视频教程资源大汇总（内置百度云盘链接）
07.干货 | 从入门到放弃：21种机器学习算法详解，附多种下载方式
08. 福利 | 最全面超大规模数据集下载链接汇总
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机器学习连载系列
01. 机器学习（1）之入门概念
02.机器学习（2）之过拟合与欠拟合
03.机器学习（3）之最大似然估计
04.机器学习（4）之线性判别式（附Python源码）
05.机器学习(5)之决策树ID3及Python实现
06.机器学习(6)之朴素贝叶斯NB及实例
07.机器学习(7)之感知机python实现
08.机器学习(8)之范数正则与Lasso详解
09.机器学习(9)之ID3算法详解及python实现
10.机器学习(10)之趣味案例理解朴素贝叶斯
11.机器学习(11)之C4.5详解与Python实现（从解决ID3不足的视角）
12.机器学习(12)之决策树总结与python实践(~附源码链接~)
13.机器学习（13）之最大熵模型详解
14.机器学习（14）之评价准则RoC与PR
15.机器学习（15）之支持向量机原理(一)线性支持向量机
16.机器学习(16)之支持向量机原理(二)软间隔最大化
17.机器学习(17)之集成学习原理总结
18.机器学习(18)之支持向量机原理(三)线性不可分支持向量机与核函数
19.机器学习(19)之支持向量回归机
20.机器学习(20)之Adaboost算法原理小结
21.机器学习(21)之scikit-learn Adaboost类库的实战分析
22.机器学习(22)之Apriori算法原理总结
23.机器学习(23)之GBDT详解
24.机器学习(24)之Bagging与随机森林
25. 机器学习(25)之K-Means聚类算法详解
26.机器学习(26)之K-Means实战与调优详解
27.机器学习(27)【降维】之主成分分析(PCA)详解
28.机器学习(28)【降维】之sklearn中PCA库讲解与实战
29.机器学习(29)之奇异值分解SVD原理与应用详解
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深度学习连载系列
01. 深度学习之DNN与前向传播算法
02.深度学习之DNN与反向传播算法
03. 干货 | 深度学习之损失函数与激活函数的选择
04.干货 | 深度学习之DNN的多种正则化方式
05.干货 | 深度学习之卷积神经网络(CNN)的模型结构
06.干货 | 深度学习之卷积神经网络（CNN）的前向传播算法详解
07.干货 | 深度学习之CNN反向传播算法详解
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干货系列
01. AIOps核心任务：任务机器人在金融领域中的落地（附文件下载）
02. 一篇文章讲清楚人工智能、机器学习和深度学习的区别与联系
03. 推荐 | 值得加入的AI公司不只有BAT、FLAG与TMDJ，还有这些！！！
04.程序猿媳妇儿注意事项！（文末高能）
05.干货 | 台大“一天搞懂深度学习”课程PPT（下载方式见文末！！）
06.趣味机器学习入门小项目（附教程与数据）
07. 推荐 | 一文读懂深度学习与机器学习的差异
08. 值的收藏的干货 | 如何用Python实现常见机器学习算法
09. 干货 | 高盛：2017人工智能报告中文版（附PDF版下载）
10. 推荐 | Python-ML中最常用的5张速查表（高清）
11. 【强烈推荐】：关于系统学习数据挖掘（Data Mining）的一些建议！！
12. 关于处理样本不平衡问题的Trick整理
13. 长文 | 一文读懂什么是机器学习
14. 资料 | Python的14张思维导图（可后台下载）
15. 值得收臧 | 从零开始搭建带GPU加速的深度学习环境(操作系统、驱动和各种机器学习库)
16. 推荐 | CVPR2017关于如何解释深度学习模型的讲座（附视频与PPT）
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机器学习算法与Python学习
本月开始推送自然语言处理系列文章
敬请期待
不忘初心，励志前行
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