From a41f2d454de83fdfd0a8ee0d30314543bee6a088 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: zhang yongquan Date: Tue, 21 Aug 2018 08:44:40 +0800 Subject: [PATCH] Update README.md --- README.md | 15 +++++++++++++++ 1 file changed, 15 insertions(+) diff --git a/README.md b/README.md index 29fdc90..da54507 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -158,6 +158,21 @@ Bloomberg ML课程的第3课介绍了一些核心概念，如输入空间，动 ## 随机森林 | 第34天 [随机森林实现](https://github.com/MachineLearning100/100-Days-Of-ML-Code/blob/master/Code/Day%2034_Random_Forests.md) +## 什么是神经网络？ | 深度学习，第1章 | 第 35天 +Youtube频道3Blue1Brown中有精彩的视频介绍神经网络。这个视频提供了很好的解释，并使用手写数字数据集演示基本概念。 + +视频在[这里](https://www.youtube.com/watch?v=aircAruvnKk&t=7s)。 + +## 梯度下降法，神经网络如何学习 | 深度学习，第2章 | 第36天 +Youtube频道3Blue1Brown关于神经网络的第2部分，这个视频用有趣的方式解释了梯度下降法。推荐必须观看169. + +视频在[这里](https://www.youtube.com/watch?v=IHZwWFHWa-w)。 + +## 反向传播法究竟做什么？ | 深度学习，第3章 | 第37天 +Youtube频道3Blue1Brown关于神经网络的第3部分，这个视频主要介绍了偏导数和反向传播法。 + +视频在[这里](https://www.youtube.com/watch?v=Ilg3gGewQ5U)。 + ## K-均值聚类 | 第43天 转到无监督学习，并研究了聚类。可在[作者网站](http://www.avikjain.me/)查询。发现一个奇妙的[动画](http://shabal.in/visuals/kmeans/6.html)有助于理解K-均值聚类。