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公众号—— 深度学习每日摘要 所有文章（持续更新中）： 聊聊语音识别的发展历程 说说重要的贝叶斯公式吧 我对入门深度学习的切身体会 聊聊隐马尔科夫模型（HMM） 关于防止过拟合的一些想法 我与数据打交道（一） 我与数据打交道（二） 我与数据打交道（三） 我所理解的深度学习（一）——BP图模型算法 我所理解的深度学习（二）——卷积神经网络基础 我所理解的深度学习（三）——卷积神经网络应用① 【AD1】有哪些基本的排序算法 【AD2】聊聊组合与排列 【AD3】一个算法问题的三种思考方式 我所理解的深度学习（四）——卷积神经网络应用② 【AD4】再叙快排 【AD5】什么是自平衡二叉查找树 分析堆排序 【AD6】如何进行归并排序 我对GMM的理解（一） 我对GMM的理解（二） 我对随机梯度下降的理解（一） 我对随机梯度下降的理解（二） 如何评价一个机器学习模型 K-最近邻算法的应用 朴素贝叶斯（Naive Bayes） 决策树（Decision Tree） Bagging,Random Forests以及Boosting K-Means集群算法 我对推荐系统的理解 RNN-maxout+VGG+LSTM组合模型用于声学建模 语言模型之N-gram 如何评价一个语言模型（LM） 时序分类算法之Connectionist Temporal Classification（CTC）