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以下是我利用业余时间在自己博客中写的文章，主要是一些基础、经典算法的整理，目的一方面是为了科普机器学习技术，让更多同学可以知道什么是机器学习；另外一方面也是督促自己在工作之余还可以抽时间学习知识，温故知新，以备查用。本文会不断更新。如果大家想看什么算法的整理，可以在本文后面留言，我有时间就写。
注：有一部分blog中的图片或者公式来源于一些优质的网络资源，我基本都会有引用；毕竟我只是做知识的整理而非商业目的，如有疏漏请与指正。另外，鉴于本人水平有限，难免会有很多地方写的不对，大家可以在相应文章末尾留言指正，谢谢！
基础入门知识整理
- 深度学习/机器学习入门基础数学知识整理（一）：线性代数基础，矩阵，范数等
- 深度学习/机器学习入门基础数学知识整理（二）：梯度与导数，矩阵求导，泰勒展开等
- 深度学习/机器学习入门基础数学知识整理（三）：凸优化基础，Hessian矩阵，牛顿法等
机器学习方法系列
- 机器学习方法：回归（一）：线性回归Linear regression
- 机器学习方法：回归（二）：稀疏与正则约束ridge regression，Lasso
- 机器学习方法：回归（三）：最小角回归Least Angle Regression（LARS），forward stagewise selection
- 机器学习方法(四)：决策树Decision Tree原理与实现技巧
- 机器学习方法（五）：逻辑回归Logistic Regression，Softmax Regression
- 机器学习方法（六）：随机森林Random Forest，bagging
- 机器学习方法（七）：Kmeans聚类K值如何选，以及数据重抽样方法Bootstrapping
- 机器学习方法(八)：随机采样方法整理（MCMC、Gibbs Sampling等）
- 自组织神经网络介绍：自组织特征映射SOM(Self-organizing feature Map)，第一部分
- 自组织神经网络介绍：自组织特征映射SOM(Self-organizing feature Map)，第二部分
- 自组织神经网络介绍：自组织特征映射SOM(Self-organizing feature Map)，第三部分
深度学习方法系列
- 深度学习方法：受限玻尔兹曼机RBM（一）基本概念
- 深度学习方法：受限玻尔兹曼机RBM（二）网络模型
- 深度学习方法：受限玻尔兹曼机RBM（三）模型求解，Gibbs sampling
- 深度学习方法：受限玻尔兹曼机RBM（四）对比散度contrastive divergence，CD
- 深度学习方法（五）：卷积神经网络CNN经典模型整理Lenet，Alexnet，Googlenet，VGG，Deep Residual Learning
- 深度学习方法（六）：神经网络weight参数怎么初始化
- 深度学习方法（七）：最新SqueezeNet 模型详解，CNN模型参数降低50倍，压缩461倍！
- 深度学习方法（八）：自然语言处理中的Encoder-Decoder模型，基本Sequence to Sequence模型
- 深度学习方法（九）：自然语言处理中的Attention Model注意力模型
- 深度学习方法（十）：卷积神经网络结构变化——Maxout Networks，Network In Network，Global Average Pooling
- 深度学习方法（十一）：卷积神经网络结构变化——Google Inception V1-V4，Xception（depthwise convolution）
- 深度学习方法（十二）：卷积神经网络结构变化——Spatial Transformer Networks
- 深度学习方法（十三）：卷积神经网络结构变化——可变形卷积网络deformable convolutional networks
- 深度学习方法（十四）：轻量级CNN网络设计——MobileNet，ShuffleNet
三十分钟理解系列
- 三十分钟理解博弈论“纳什均衡” – Nash Equilibrium
- 《微微一笑很倾城》中肖奈大神说的平方根倒数速算法是什么鬼？三十分钟理解！
- 三十分钟理解计算图上的微积分：Backpropagation，反向微分
- [重磅]Deep Forest，非神经网络的深度模型，周志华老师最新之作，三十分钟理解！
- 三十分钟理解：线性插值，双线性插值Bilinear Interpolation算法
- 三十分钟理解：双调排序Bitonic Sort，适合并行计算的排序算法
- 三十分钟理解：稀疏矩阵存储格式总结+存储效率对比:COO,CSR,DIA,ELL,HYB
分布式机器学习系统系列
其他散篇
- 距离计算方法总结
- [完美解决]如何在windows安装docker toolbox，使用tensorflow，Jupyter Notebook，各种问题的解决方案
- Science14年的聚类论文——Clustering by fast search and find of density peaks
部分半途而废系列…
- 今天开始学模式识别与机器学习Pattern Recognition and Machine Learning 书，章节1.1，多项式曲线拟合(Polynomial Curve Fitting)
- 今天开始学模式识别与机器学习Pattern Recognition and Machine Learning (PRML)书，章节1.2，Probability Theory （上）
- 今天开始学模式识别与机器学习Pattern Recognition and Machine Learning (PRML)，章节1.2，Probability Theory （下）
- 今天开始学Pattern Recognition and Machine Learning (PRML)，章节1.6，Information Theory信息论简介
- 今天开始学模式识别与机器学习(PRML)，章节5.1，Neural Networks神经网络-前向网络
- 今天开始学Pattern Recognition and Machine Learning (PRML)，章节5.2-5.3，Neural Networks神经网络训练（BP算法）
论文导读系列
- ISSCC 2017论文导读 Session 14 Deep Learning Processors，A 2.9TOPS/W Deep Convolutional Neural Network
- ISSCC 2017论文导读 Session 14 Deep Learning Processors，DNPU: An 8.1TOPS/W Reconfigurable CNN-RNN
- ISSCC 2017论文导读 Session 14: A 28nm SoC with a 1.2GHz Prediction Sparse Deep-Neural-Network Engine
- ISSCC 2017论文导读 Session 14:ENVISION: A 0.26-to-10 TOPS/W Subword-Parallel DVAFS CNN Processor in 28nm
- ISSCC 2017论文导读 Session 14:A 0.62mW Ultra-Low-Power Convolutional-Neural-Network Face-Recognition Processor
- ISSCC 2017论文导读 Session 14:A 288μW Programmable Deep-Learning Processor with 270KB On-Chip Weight
- ASPLOS’17论文导读——SC-DCNN: Highly-Scalable Deep Convolutional Neural Network using Stochastic Computing
- FPGA 17最佳论文导读 ESE: Efficient Speech Recognition Engine with Compressed LSTM on FPGA