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Hadoop学习笔记 -1 创建Hadoop集群
Linux学习笔记 基础Linux命令
这就不用解释了吧∑( 口 || )
深度学习笔记-1，涵盖过拟合与欠拟合、正则化、概率论基础（贝叶斯定理、高斯分布、最大似然估计）以及信息论（熵与KL散度）。对应《深度学习：基础与概念》第1-2章。
深度学习笔记-2，涵盖伯努利分布、多项式分布、多元高斯分布、线性回归的概率推导、决策理论以及偏差-方差权衡。对应《深度学习：基础与概念》第3-4章。
深度学习笔记-3，涵盖分类模型（判别函数、逻辑回归、softmax）与深度神经网络（激活函数、迁移学习、混合密度网络）。对应《深度学习：基础与概念》第5-6章。
深度学习笔记-4，涵盖梯度下降、反向传播与正则化。对应《深度学习：基础与概念》第7-9章。