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2 (p1): 第一部分 Python及应用数学基础
2 (p1-1): 第1章 NumPy常用操作
3 (p1-1-1): 1.1 生成ndarray的几种方式
5 (p1-1-2): 1.2 存取元素
6 (p1-1-3): 1.3 矩阵操作
7 (p1-1-4): 1.4 数据合并与展平
9 (p1-1-5): 1.5 通用函数
11 (p1-1-6): 1.6 广播机制
12 (p1-1-7): 1.7 小结
13 (p1-2): 第2章 Theano基础
14 (p1-2-1): 2.1 安装
15 (p1-2-2): 2.2 符号变量
17 (p1-2-3): 2.3 符号计算图模型
18 (p1-2-4): 2.4 函数
21 (p1-2-5): 2.5 条件与循环
23 (p1-2-6): 2.6 共享变量
24 (p1-2-7): 2.7 小结
25 (p1-3): 第3章 线性代数
25 (p1-3-1): 3.1 标量、向量、矩阵和张量
28 (p1-3-2): 3.2 矩阵和向量运算
29 (p1-3-3): 3.3 特殊矩阵与向量
31 (p1-3-4): 3.4 线性相关性及向量空间
32 (p1-3-5): 3.5 范数
33 (p1-3-6): 3.6 特征值分解
34 (p1-3-7): 3.7 奇异值分解
35 (p1-3-8): 3.8 迹运算
36 (p1-3-9): 3.9 实例：用Python实现主成分分析
39 (p1-3-10): 3.10 小结
40 (p1-4): 第4章 概率与信息论
40 (p1-4-1): 4.1 为何要学概率、信息论
41 (p1-4-2): 4.2 样本空间与随机变量
42 (p1-4-3): 4.3 概率分布
42 (p1-4-3-1): 4.3.1 离散型随机变量
45 (p1-4-3-2): 4.3.2 连续型随机变量
47 (p1-4-4): 4.4 边缘概率
47 (p1-4-5): 4.5 条件概率
48 (p1-4-6): 4.6 条件概率的链式法则
48 (p1-4-7): 4.7 独立性及条件独立性
49 (p1-4-8): 4.8 期望、方差及协方差
52 (p1-4-9): 4.9 贝叶斯定理
53 (p1-4-10): 4.10 信息论
56 (p1-4-11): 4.11 小结
57 (p1-5): 第5章 概率图模型
57 (p1-5-1): 5.1 为何要引入概率图
58 (p1-5-2): 5.2 使用图描述模型结构
59 (p1-5-3): 5.3 贝叶斯网络
60 (p1-5-3-1): 5.3.1 隐马尔可夫模型简介
60 (p1-5-3-2): 5.3.2 隐马尔可夫模型三要素
61 (p1-5-3-3): 5.3.3 隐马尔可夫模型三个基本问题
62 (p1-5-3-4): 5.3.4 隐马尔可夫模型简单实例
64 (p1-5-4): 5.4 马尔可夫网络
64 (p1-5-4-1): 5.4.1 马尔可夫随机场
65 (p1-5-4-2): 5.4.2 条件随机场
66 (p1-5-4-3): 5.4.3 实例：用Tensorflow实现条件随机场
70 (p1-5-5): 5.5 小结
72 (p2): 第二部分 深度学习理论与应用
72 (p2-1): 第6章 机器学习基础
72 (p2-1-1): 6.1 监督学习
73 (p2-1-1-1): 6.1.1 线性模型
77 (p2-1-1-2): 6.1.2 SVM
79 (p2-1-1-3): 6.1.3 贝叶斯分类器
81 (p2-1-1-4): 6.1.4 集成学习
84 (p2-1-2): 6.2 无监督学习
84 (p2-1-2-1): 6.2.1 主成分分析
84 (p2-1-2-2): 6.2.2 k-means聚类
85 (p2-1-3): 6.3 梯度下降与优化
86 (p2-1-3-1): 6.3.1 梯度下降简介
87 (p2-1-3-2): 6.3.2 梯度下降与数据集大小
89 (p2-1-3-3): 6.3.3 传统梯度优化的不足
90 (p2-1-3-4): 6.3.4 动量算法
92 (p2-1-3-5): 6.3.5 自适应算法
95 (p2-1-3-6): 6.3.6 有约束最优化
96 (p2-1-4): 6.4 前馈神经网络
97 (p2-1-4-1): 6.4.1 神经元结构
98 (p2-1-4-2): 6.4.2 感知机的局限
99 (p2-1-4-3): 6.4.3 多层神经网络
101 (p2-1-4-4): 6.4.4 实例：用TensorFlow实现XOR
103 (p2-1-4-5):…