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编译：宁静
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附上Github链接：https://github.com/datawhalechina/leeml-notes在线的中文笔记通过视频汲取知识有一大缺点，很多知识点随着进度条的推进，我们也是左耳进右耳出，对于重要的知识点很难实时准确地做记录，而现在，来自Datawhale的朋友已经整理出一套完整的中文笔记，笔记中图文并貌，结合这份笔记再回过头来看视频可以加深对每个知识点的理解。
在线笔记链接：https://datawhalechina.github.io/leeml-notes/笔记目录笔记与课程一一对应，共有40节笔记，深入浅出，从简单的梯度下降、logistic回归，到最后的深度学习神经网络Keras的演示、支持向量机、迁移学习、循环神经网络，每节课程中的内容都有做详细地整理。
对应的视频课程链接：https://www.bilibili.com/video/av59538266以梯度下降为例在文档的P6节，告诉我们梯度下降、自适应学习率、随机梯度下降等一些基本的概念和原理，对于每个知识点的讲解都有穿插图片和公式帮助学习者更好地掌握。
笔记中嵌入代码在视频课程的学习过程中，有时候想要上手实践一下里面代码，只能暂停、放大再放大，这样子费时费力，很好的一点是，在线笔记中附上了每节课程中出现的代码和运行结果，这样真的很方便了。
除了中文文档外，在Github中也有每节课程学习的思维导图，方便学习者将整个的课程知识点串接起来。
这么方便的学习资源，还等什么呢？赶快学起来吧！
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