清弦读书会

PRML读书会第三章 Linear Models for Regression(线性基函数模型、正则化方法、贝叶斯线性回归等)

PRML读书会第五章 Neural Networks（神经网络、BP误差后向传播链式求导法则、正则化、卷积网络）

PRML读书会第六章 Kernel Methods（核函数，线性回归的Dual Representations，高斯过程 ，Gaussian Processes）

PRML读书会第七章 Sparse Kernel Machines（支持向量机， support vector machine ，KKT条件，RVM）

PRML读书会第十章 Approximate Inference（近似推断，变分推断，KL散度，平均场， Mean Field ）

【转】工业4.0读书会推荐第1辑：一流的心性，造就一流的技术 | 《匠人精神》

PRML读书会第六章 Kernel Methods（核函数，线性回归的Dual Representations，高斯过程 ，Gaussian Processes）

chinapub读书会第10期：机器学习与人工智能 6月25日相约阿里云+优客工场

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樊登读书会创始人樊登：成功的公司要学会反脆弱 | WISE2017新商业大会

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