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炼丹传送门：机器学习、深度学习、自然语言处理、图片分类框架

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各部分内容主要基于以下文献进行整理与进一步阐述推导：

学生时期课件：

Data Mining(韩家炜)、Machine Learning for Signal Processing(Paris Smaragdis)、Information Retrieval(翟成祥)、Data Mining(孙怡舟)、Data Mining(任翔)、Data Mining(蒋朦)、Data Mining(商静波)

流行课程及顶会演讲：

Convolutional Neural Networks for Visual Recognition(李飞飞)、Network Embedding(崔鹏)、Computer Vision and Deep Learning(何恺明)、Machine Learning(李航)、Data Mining(赵鑫)

经典/优秀书籍：

机器学习(周志华)、统计学习方法(李航)、百面机器学习(诸葛越)、机器学习(吴恩达)、南瓜书

Deep Learning(Goodfellow Ian)、深度学习核心技术与实践(猿辅导研究团队)

数学之美(吴军)、统计自然语言处理(宗成庆)、Python自然语言处理实战(涂铭)、 情感分析(刘兵)

知识图谱：方法实践与应用(王昊奋)、知识图谱：概念与技术(肖仰华)

计算广告(刘鹏)、深度学习推荐系统(王喆)

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