深度学习：原理与演示

1 深度学习基本原理

2 Deep Learning with R

BliBli课程《小白也能听懂的人工智能原理》（手写矩阵实现及 Keras 框架）

1. 一元回归模型：无截距项的训练结果

2. 一元回归模型：无截距项的训练过程

3. 一元回归模型：无截距项损失函数的可视化——损失曲线

4. 一元回归模型：有截距项损失函数的可视化——损失曲面

5. 一元二分类模型：线性可分数据、单层模型的训练过程

6. 一元二分类模型：线性不可分数据、双层模型的训练过程

7. 二元二分类模型：线性可分数据、单层模型的训练结果

   

8. 二元二分类模型：线性可分数据、单层模型的训练过程

9. 二元二分类模型：圆形数据、双层模型的训练结果

   

10. 二元二分类模型：双螺旋数据、多层模型的训练结果

3 Deep Learning with JavaScript

TensorFlow.js 框架

1. 一元回归模型的训练过程

2. 一元回归模型训练过程中参数的变化

3. 一元二分类模型

4. 二元二分类模型：线性可分数据，单层神经网络

5. 二元二分类模型：圆形数据，双层神经网络

6. 二元二分类模型：双螺旋数据，多层神经网络

7. 波士顿房价问题（多元回归模型）

8. 钓鱼网站检测问题（多元二分类模型）