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本附件包括：

• cs229-notes-deep_learning.pdf
• loss-functions.pdf
• ml-intro.pdf
• PCA解析.pdf
• representer-function.pdf
• RMB-principle(1).pdf
• Summer2019-ShortCourseOutline.pdf
• 搞懂BP.pdf
• 人工神经网络学习原理.pdf
• 什么是监督学习？如何理解分类和回归？(1).pdf
• 谈谈浅层神经网络的学习方法(1).pdf
• 梯度才是神经网络最美的样子(1).pdf
• 为什么需要非线性激活函数.pdf
• 一文看懂支持向量机.pdf
• 60行代码徒手实现深度神经网络(1).pdf
• 722169d28d7ee9345a187f4b09891a66.pdf
• AE .pdf
• cs229-convex-opt.pdf
• cs229-convex-opt2.pdf
• cs229-linalg.pdf
• cs229-notes1-super-learn.pdf
• cs229-notes2-gener-learn-algor.pdf
• cs229-notes3-svm.pdf
• cs229-notes4-learn-theory.pdf
• cs229-notes5-regu-model-selec.pdf
• cs229-notes-backprop.pdf