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《李宏毅機器學習完整筆記》發布，Datawhale開源項目LeeML-Notes 資料來源:     開源地址 https://github.com/datawhalechina/leeml-notes     李宏毅機器學習視頻：https://www.bilibili.com/video/av59538266 GITHUB: https://github.com/jash-git/leeml-notes P1 機器學習介紹 P2 為什麼要學習機器學習 P3 回歸 P4 回歸-演示 P5 誤差從哪來？ P6 梯度下降 P7 梯度下降（用AOE演示） P8 梯度下降（用Minecraft演示） P9 作業1-PM2.5預測 P10 概率分類模型 P11 logistic回歸 P12 作業2-贏家還是輸家 P13 深度學習簡介 P14 反向傳播 P15 深度學習初試 P16 Keras2.0 P17 Keras演示 P18 深度學習技巧 P19 Keras演示2 P20 Tensorflow 實現Fizz Buzz P21 卷積神經網絡 P22 為什麼要“深度”學習？ P23 半監督學習 P24 無監督學習-線性降維 P25 無監督學習-詞嵌入 P26 無監督學習-領域嵌入 P27 無監督學習-深度自編碼器 P28 無監督學習-深度生成模型I P29 無監督學習-深度生成模型II P30 遷移學習 P31 支持向量機 P32 結構化學習-介紹 P33 結構化學習-線性模型 P34 結構化學習-結構化支持向量機 P35 結構化學習-序列標註 P36 循環神經網絡I P37 循環神經網絡II P38 集成學習 P39 深度強化學習淺析 P40 機器學習的下一步