从2019年2月底开始学习《数据结构与算法之美》，王争老师的课程非常好，到2019年8月底已经学完一遍，后面还要多次复习巩固以及OJ刷题。生命不息，学习不止，又要开始新的篇章了–《机器学习》，有点小兴奋，哈哈，之前Python已经大致过了2遍（小甲鱼的视频&从入门到实践），现在要补NumPy、复习高等数学、然后开始吴恩达老师的课程。此篇文章作为学习的汇总目录，供大家参考，一起学习，共同进步，还请不吝留言赐教指正。updated on 2020.8.27

NumPy

1. NumPy快速入门–基础知识

2. NumPy快速入门–形状操作

3. NumPy快速入门–复制/视图/深拷贝

4. NumPy快速入门-- Less 基础/线性代数

数学基础

深度学习

01.神经网络和深度学习

W1.深度学习概论
W2.神经网络基础
W3.浅层神经网络
W4.深层神经网络

02.改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化

W1.深度学习的实践层面
W2.优化算法
W3.超参数调试、Batch Norm和程序框架

03.结构化机器学习项目

W1.机器学习策略(1)
W2.机器学习策略(2)

04.卷积神经网络CNN

W1.卷积神经网络
W2.深度卷积网络：实例探究
W3.目标检测（YOLO）
W4.特殊应用：人脸识别和神经风格转换

05.序列模型

W1.循环序列模型 RNN
W2.自然语言处理与词嵌入
W3.序列模型和注意力机制
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