深度学习demo
1. Stanford Convolutional Neural Network on the MNIST digits dataset
http://cs.stanford.edu/people/karpathy/convnetjs/demo/mnist.html
2. 稀疏编码器找图像的基本单位
吴岸城的《神经网络与深度学习》4.8 章引入的例子。
https://github.com/danluu/UFLDL-tutorial
3. logistic 回归 梯度上升算法推导
https://zhuanlan.zhihu.com/p/27907889
4. 拉格朗日乘子法如何理解
https://www.zhihu.com/question/38586401
SVM支持向量机-拉格朗日，对偶算法的初解，svm向量 推荐
SVM中的对偶问题、KKT条件以及对拉格朗日乘子求值得SMO算法
SVM中引入拉格朗日对偶理解 写了一系列，都可以看看
5. SVM 惩罚因子
6. SVM python 代码 分析
支持向量机，分析比较详细
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