我的AI之路

本篇文章会列出在学习AI的路上所读的一些书籍或者其他一些相关内容，主要是用来监督自己，希望自己能够在AI学习上坚持下去。

《机器学习 - 周志华》

1. 绪论
   本章以西瓜为例子，简单的介绍了机器学习的一些相关的概念，为之后的学习打下基础。
2. 模型评估与选择

机器学习和深度学习课程

机器学习

1. 【学习笔记】机器学习之特征工程
2. 【学习笔记】sklearn数据集与估计器
3. 【学习笔记】分类算法-k近邻算法
4. 【学习笔记】分类算法-朴素贝叶斯算法
5. 【学习笔记】分类模型的评估
6. 【学习笔记】模型的选择与调优
7. 【学习笔记】分类算法-决策树、随机森林
8. 【学习笔记】回归算法-线性回归
9. 【学习笔记】回归算法-岭回归
10. 【学习笔记】模型的保存与加载
11. 【学习笔记】分类算法-逻辑回归
12. 【学习笔记】非监督学习-k-means

tensorflow

1. 【学习笔记】tensorflow基础
2. 【学习笔记】tensorflow实现一个简单的线性回归
3. 【学习笔记】tensorflow队列和线程
4. 【学习笔记】tensorflow文件读取
5. 【学习笔记】tensorflow图片读取
6. 【学习笔记】神经网络基础
7. 【学习笔记】卷积神经网络
8. 使用tensorflow搭建自己的验证码识别系统
9. 【学习笔记】分布式Tensorflow