一 機器學習、數據挖掘、深度學習經典博客網站
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1. 算法(包括機器學習算法、進化計算、群體智能優化算法等)
[Machine Learning] logistic函數和softmax函數
[Machine Learning & Algorithm] 神經網絡基礎
[Machine Learning] Active Learning
[Machine Learning & Algorithm]CAML機器學習系列2:深入淺出ML之Entropy-Based家族
[Machine Learning & Algorithm]CAML機器學習系列1:深入淺出ML之Regression家族
[Algorithm & NLP] 文本深度表示模型——word2vec詞向量模型
[Algorithm & NLP] 使用SimHash進行海量文本去重
[Machine Learning] 梯度下降法的三種形式BGD、SGD以及MBGD
[Evolutionary Algorithm] 進化算法簡介
[Evolutionary Algorithm] 群體智能優化算法之粒子群優化算法
[Algorithm] 局部敏感哈希算法(Locality Sensitive Hashing)
[Machine Learning & Algorithm] 決策樹與迭代決策樹(GBDT)
[Machine Learning & Algorithm] 隨機森林(Random Forest)
[Machine Learning] 機器學習常見算法分類匯總
[Machine Learning & Algorithm] 朴素貝葉斯算法(Naive Bayes)
[Mechine Learning & Algorithm] 集成學習方法——Bagging和 Boosting
[Mechine Learning & Algorithm] 推薦系統之協同過濾(CF)算法詳解和實現
[Algorithm & NLP] 字符串匹配算法——KMP算法
[Python & Machine Learning] 學習筆記之scikit-learn機器學習庫
[Mechine Learning & Python] 機器學習庫資料匯總
[Machine Learning] Learning to rank算法簡介
[Machine Learning] 國外程序員整理的機器學習資源大全
2. 數學知識
3. 數據結構
[Data Structure] Bit-map空間壓縮和快速排序去重
[Data Structure & Algorithm] Hash那點事兒
[Data Structure & Algorithm] 七大查找算法
[Data Structure & Algorithm] 八大排序算法
4. 計算廣告學 & 復雜網絡分析 & 搜索引擎
[Computational Advertising] 計算廣告學筆記之基礎概念
5. Hadoop
[Hadoop] Google三駕馬車:GFS、MapReduce和Bigtable
[Hadoop] 在Ubuntu系統上一步步搭建Hadoop(單機模式)
6. Python
[Python] Python學習筆記之常用模塊總結[持續更新...]
7. Linux
[Linux & SVN] SVN介紹及Linux下SVN命令收錄
[Linux & Mysql] Linux下Mysql的基本操作
8. C/C++
[C/C++] C/C++延伸學習系列之STL及Boost庫概述
9. Others
[Operate System & Algorithm] 頁面置換算法
10. 生活感悟
11. 卷積神經網絡
機器學習方法篇(8)------卷積神經網絡公式推導:這篇文章例子講的通俗易懂,可以結合卷積神經網絡反向傳播理論推導這篇博文一起理解。