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人人都是数据的生产者，我们生活在数据的海洋中，数据的奥妙只为谦逊，愿意聆听且掌握聆听手段的人所感知。为了这份奥妙，让自己学点数据分析吧，挖掘点数据价值出来，让自己享受数据魅力。数据将不再冰冷和枯燥，我们也不再被数据束缚。 /*** 1-如果你在从事电商/后台/数据产品工作，有深入交流需求/资料交换需求，欢迎添加笔记Bang个人微信 yulianbang，邀请进深度交流群。 2-如果你刚好是简友还喜欢读写文章，那是否有兴趣自荐成为管理员，一起运营笔记Bang简书的两个专题。 专题1-数据简报&产品生活（需1-2名） 专题2-电商产品笔记（需1名） ***/ 笔记 | 笔记Bang | Bang | notebang |

玩转大数据

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本专题招募管理员，有意向请简信私聊，谢谢！ 用来分享机器学习，深度学习，神经网络，计算机视觉等领域的一些技术。 Machine Learning 学习资料：http://www.jianshu.com/p/e0238db24973 相关参考： 1. [Coursera - Machine Learning by Andrew Ng]：https://www.coursera.org/learn/machine-learning 2. [ Stanford CS231n Course]：http://cs231n.github.io/ 课程整理：http://www.jianshu.com/p/182baeb82c71 3. [深度学习与神经网络(英文原版)]：http://neuralnetworksanddeeplearning.com/ [GitBook同步链接]：https://www.gitbook.com/book/tigerneil/neural-networks-and-deep-learning-zh/details 4. [UFLDL教程]：http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL%E6%95%99%E7%A8%8B （中文） http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial （英文） 5. [Deep Learning - An MIT Press book]：http://www.deeplearningbook.org/ 6. [Neural Network Playground]： http://playground.tensorflow.org/ 7. [A Guide to Deep Learning]： http://www.jianshu.com/p/6752a8845d01 8. [知乎“机器学习”专栏]： https://www.zhihu.com/collection/108812637 9. [How do Convolutional Neural Networks work?] http://www.jianshu.com/p/fe428f0b32c1 …… 希望大家可以相互交流，相互学习！