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重磅干货，第一时间送达
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文档教程：
还是推荐看莫烦的教程：
书籍的话推荐看看《利用Python进行数据分析》
建议观看吴恩达老师的课程，可以看个两三遍，干货很多。
机器学习实战：cuijiahua.com/blog/ml/
参考书籍：
《统计学习方法》李航
吴恩达机器学习笔记：http://www.ai-start.com/ml2014/
1. 吴恩达深度学习
网易云课堂（中字）传送门：深度学习工程师微专业 - 一线人工智能大师吴恩达亲研-网易云课堂 - 网易云课堂（https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm）
简介：这应该是最好的入门教程了
神经网络和深度学习
改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化
结构化机器学习项目
卷积神经网络
序列模型
吴恩达深度学习笔记：http://www.ai-start.com/dl2017/
参考答案和资料：https://github.com/fengdu78/deeplearning_ai_books
作业的中文翻译版本：https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79827273
2.斯坦福CS231n（Spring 2017）
CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition（http://cs231n.stanford.edu/）
简介：由李飞飞教授和她的学生们为我们带来的计算机视觉（CV）课程。
【中文字幕】2017春季CS231n 斯坦福深度视觉识别课（https://mooc.yanxishe.com/course/268）
推荐书籍：陈云《深度学习框架PyTorch：入门与实践》：https://zhuanlan.zhihu.com/p/31712507
官方教程：http://pytorch123.com/
动手学深度学习：https://zhuanlan.zhihu.com/p/85353963
其他开源资料：https://github.com/zergtant/pytorch-handbook
https://github.com/TingsongYu/PyTorch_Tutorial
目标检测：https://blog.csdn.net/songwsx/article/details/101753938
每天进步一丢丢
简单来说，权重就是某个因素的重要程度，bias值其实就是一个阈值，只有当左边部分不小于这个bias的时候，神经元的输出才会为正。也有理解，这里的bias是所选模型自带的固有的误差，因为选的模型必不可能是完美的，bias与数据无关，是模型自带的。并且，在有些场合里，bias的使用也没有意义，比如在batch normalization层之前的层就没必要加，因为会被归一化抵消掉。
好消息！
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