《机器学习》 第三章 线性模型
介绍和简单解释常见的线性模型：线性回归、对数几率回归、线性判别分析LDA、多分类学习、类别不平衡问题。
《机器学习》 第二章 模型的评估与选择
介绍模型评估和选择的内容，包括：经验误差和泛化误差、多种评估、实验方法、性能度量方法、偏差与方差
《机器学习》周志华 第一章 绪论
包括一些重要的基本概念，机器学习发展历程
《深度学习》章五 RNN 第3节 序列模型与注意力机制
关键字检测, 序列模型, 注意力, 语音识别
《深度学习》章五 RNN 第2节 NLP & Word Embeddings
Word2vec, 词嵌入
《深度学习》 章五 RNN 第1节 RNN
GRU, LSTM, RNN, 序列模型
《深度学习》 章四 CNN 第4节 人脸识别和分割迁移
One-Shot, 人脸识别, 风格迁移
《深度学习》 章四 CNN 第3节 目标检测
IOU, NMS, YOLO
《深度学习》 章四 CNN 第2节 深度卷积模型案例研究
AlexNet, Inception, LeNet-5, ResNets, VGG-16, 数据增强
《深度学习》 章四 CNN 第1节 卷积神经网络基础
CNN, Padding, Pooling