有意义的机器学习深度学习链接
1 机器学习中的损失函数https://blog.csdn.net/shenxiaoming77/article/details/51614601常用损失函数（Loss Function）https://blog.csdn.net/weixin_41580067/article/details/850600502 python获取程序运行时间的方法https://blog.csdn.net/hel
1 机器学习中的损失函数
https://blog.csdn.net/shenxiaoming77/article/details/51614601
常用损失函数（Loss Function）
https://blog.csdn.net/weixin_41580067/article/details/85060050
2 python获取程序运行时间的方法
https://blog.csdn.net/hello_Qing_Qing/article/details/96364562
3【激活函数合集】盘点当前最流行的激活函数及选择经验
4 一文读懂机器学习分类算法（附图文详解）
5 机器学习算法地图
http://www.tensorinfinity.com/paper_18.html
6 导数，偏导数，方向导数与梯度的定义与联系
7 如何得出神经网络需要多少隐藏层、每层需要多少神经元？
8 深度学习中的优化方法总结
https://blog.csdn.net/loveliuzz/article/details/82864669
9 卷积神经网络(CNN,ConvNet)及其原理详解
http://c.biancheng.net/view/1928.html
10 机器学习LeeML-Notes
https://datawhalechina.github.io/leeml-notes/#/chapter1/chapter1
11 python：pandas中dataframe的基本用法汇总
https://www.cnblogs.com/timotong/p/9678490.html
12 tensorflow学习（5）- 用神经网络训练回归问题
https://blog.csdn.net/qq_37668436/article/details/104859522
13 tensorflow学习（12-13）- 卷积神经网络代码
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