diff --git a/README.md b/README.md index 5e748c0..985a7f6 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -1,11 +1,16 @@ -## 【广告】每日Arxiv（中文版） -每日Arxiv（中文版）立志paper**汉化**，目前翻译目前涵盖**标题**和**摘要**，AI学科近期支持论文**全文汉化** - -一天阅读百篇paper不是梦！ - -链接： [学术巷子(xueshuxiangzi.com)](https://www.xueshuxiangzi.com/) - - +## 【广告位-AI 工具推荐】学术研究必备 - GreatRouter 大模型 API 服务 + 正在用 大模型 做研究？论文写作、代码调试、数据分析都需要 AI 辅助？ + + [**GreatRouter**](https://www.greatrouter.com/) 提供更实惠的 大模型 API 服务： + - 🎓 **学术用户专享 8 折**：比官方便宜 20%（需学术认证） + - 💰 **注册送 $3**：足够测试 Claude 3.5 约 1000 次对话 + - 🛡️ **质量保障**：蜜罐测试，与官方结果不一致赔付 10 倍 + - 💳 **微信支付**：无需信用卡，余额永不过期 + - 🌐 **支持 41+ 模型**：OpenAI、Anthropic、DeepSeek、xAI 等 + +→ [立即试用](https://www.greatrouter.com/) + +--- 前言 ==== @@ -31,30 +36,30 @@ ## 监督部分 ### 第二章 感知机： -博客：[统计学习方法|感知机原理剖析及实现](http://www.pkudodo.com/2018/11/18/1-4/) +博客：[统计学习方法|感知机原理剖析及实现](https://github.com/Dod-o/Statistical-Learning-Method_Code/blob/master/blogs/%E6%84%9F%E7%9F%A5%E6%9C%BA%E5%8E%9F%E7%90%86%E5%89%96%E6%9E%90%E5%8F%8A%E5%AE%9E%E7%8E%B0.pdf) 实现：[perceptron/perceptron_dichotomy.py](https://github.com/Dod-o/Statistical-Learning-Method_Code/blob/master/perceptron/perceptron_dichotomy.py) ### 第三章 K近邻： -博客：[统计学习方法|K近邻原理剖析及实现](http://www.pkudodo.com/2018/11/19/1-2/) +博客：[统计学习方法|K近邻原理剖析及实现](https://github.com/Dod-o/Statistical-Learning-Method_Code/blob/master/blogs/K%E8%BF%91%E9%82%BB%E5%8E%9F%E7%90%86%E5%89%96%E6%9E%90%E5%8F%8A%E5%AE%9E%E7%8E%B0.pdf) 实现：[KNN/KNN.py](https://github.com/Dod-o/Statistical-Learning-Method_Code/blob/master/KNN/KNN.py) ### 第四章 朴素贝叶斯： -博客：[统计学习方法|朴素贝叶斯原理剖析及实现](http://www.pkudodo.com/2018/11/21/1-3/) +博客：[统计学习方法|朴素贝叶斯原理剖析及实现](https://github.com/Dod-o/Statistical-Learning-Method_Code/blob/master/blogs/%E6%9C%B4%E7%B4%A0%E8%B4%9D%E5%8F%B6%E6%96%AF%E5%8E%9F%E7%90%86%E5%89%96%E6%9E%90%E5%8F%8A%E5%AE%9E%E7%8E%B0.pdf) 实现：[NaiveBayes/NaiveBayes.py](https://github.com/Dod-o/Statistical-Learning-Method_Code/blob/master/NaiveBayes/NaiveBayes.py) ### 第五章 决策树： -博客：[统计学习方法|决策树原理剖析及实现](http://www.pkudodo.com/2018/11/30/1-5/) +博客：[统计学习方法|决策树原理剖析及实现](https://github.com/Dod-o/Statistical-Learning-Method_Code/blob/master/blogs/%E5%86%B3%E7%AD%96%E6%A0%91%E5%8E%9F%E7%90%86%E5%89%96%E6%9E%90%E5%8F%8A%E5%AE%9E%E7%8E%B0.pdf) 实现：[DecisionTree/DecisionTree.py](https://github.com/Dod-o/Statistical-Learning-Method_Code/blob/master/DecisionTree/DecisionTree.py) ### 第六章 逻辑斯蒂回归与最大熵模型： -博客：逻辑斯蒂回归：[统计学习方法|逻辑斯蒂原理剖析及实现](http://www.pkudodo.com/2018/12/03/1-6/) -博客：最大熵：[统计学习方法|最大熵原理剖析及实现](http://www.pkudodo.com/2018/12/05/1-7/) +博客：逻辑斯蒂回归：[统计学习方法|逻辑斯蒂原理剖析及实现](https://github.com/Dod-o/Statistical-Learning-Method_Code/blob/master/blogs/%E9%80%BB%E8%BE%91%E6%96%AF%E8%92%82%E5%8E%9F%E7%90%86%E5%89%96%E6%9E%90%E5%8F%8A%E5%AE%9E%E7%8E%B0.pdf) +博客：最大熵：[统计学习方法|最大熵原理剖析及实现](https://github.com/Dod-o/Statistical-Learning-Method_Code/blob/master/blogs/%E6%9C%80%E5%A4%A7%E7%86%B5%E5%8E%9F%E7%90%86%E5%89%96%E6%9E%90%E5%8F%8A%E5%AE%9E%E7%8E%B0.pdf) 实现：逻辑斯蒂回归：[Logistic_and_maximum_entropy_models/logisticRegression.py](https://github.com/Dod-o/Statistical-Learning-Method_Code/blob/master/Logistic_and_maximum_entropy_models/logisticRegression.py) 实现：最大熵：[Logistic_and_maximum_entropy_models/maxEntropy.py](https://github.com/Dod-o/Statistical-Learning-Method_Code/blob/master/Logistic_and_maximum_entropy_models/maxEntropy.py) ### 第七章 支持向量机： -博客：[统计学习方法|支持向量机(SVM)原理剖析及实现](http://www.pkudodo.com/2018/12/16/1-8/) +博客：[统计学习方法|支持向量机(SVM)原理剖析及实现](https://github.com/Dod-o/Statistical-Learning-Method_Code/blob/master/blogs/%E6%94%AF%E6%8C%81%E5%90%91%E9%87%8F%E6%9C%BA(SVM)%E5%8E%9F%E7%90%86%E5%89%96%E6%9E%90%E5%8F%8A%E5%AE%9E%E7%8E%B0.pdf) 实现：[SVM/SVM.py](https://github.com/Dod-o/Statistical-Learning-Method_Code/blob/master/SVM/SVM.py) ### 第八章 提升方法： diff --git a/blogs/How Does Batch Normalizetion Help Optimization.pdf b/blogs/How Does Batch Normalizetion Help Optimization.pdf new file mode 100644 index 0000000..86f384c Binary files /dev/null and b/blogs/How Does Batch Normalizetion Help Optimization.pdf differ diff --git "a/blogs/K\350\277\221\351\202\273\345\216\237\347\220\206\345\211\226\346\236\220\345\217\212\345\256\236\347\216\260.pdf" "b/blogs/K\350\277\221\351\202\273\345\216\237\347\220\206\345\211\226\346\236\220\345\217\212\345\256\236\347\216\260.pdf" new file mode 100644 index 0000000..4c8c7bd Binary files /dev/null and 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