<commit_before># 机器学习论文                                    
## 机器学习理论                    
## 生成对抗网络(GAN--Generative Adversarial Nets)
| [GAN](./ML_Papers/Generative_Adversarial_Networks.md.md) | Generative Adversarial Nets              |
| :--------------------------------------: | :--------------------------------------- |
| [InfoGAN](./ML_Papers/InfoGAN_Interpretable_Representation_Learning_by_Information_Maximizing_GAN.md) | InfoGAN: Interpretable Representation Learning by Information Maximizing Generative Adversarial Nets |
| [Energy-based GAN](./ML_Papers/Energy-based_Generative_Adversarial_Network.md) | Energy-based Generative Adversarial Network |
| [Wasserstein GAN](./ML_Papers/Wasserstein_GAN.md) | Wasserstein GAN                          |
## 机器视觉
| 通过迭代式信息传递的场景图生成  [Scene Graph Generation by Iterative Message Passing](./ML_Papers/Scene_Graph_Generation_by Iterative_Message_Passing.md) |
| :--------------------------------------- |
| 一种机器学习方法于移动机器人在森林小径视觉感知的运用  [A Machine Learning Approach to Visual Perception of Forest Trails for Mobile Robots](./ML_Papers/A_Machine_Learning_Approach_to_Visual_Perception_of_Forest_Trails_for_Mobile_Robots.md) |
| 基于单目反应微型飞行器控制的可转换策略的学习  [Learning Transferable Policies for Monocular Reactive MAV Control](./ML_Papers/Learning_Transferable_Policies_for_Monocular_Reactive_MAV_Control.md) |
# 机器学习理论
## 经典算法
线性回归模型       
逻辑斯蒂回归模型                                    
[K近邻法](./ML_Theories/K近邻法.md)                           
[决策树](./ML_Theories/决策树.md)                                      
最大熵模型                                
支持向量机    
BP算法    
协同过滤算法    

## 机器学习工具
### Tensorflow
[Berief Introduction to Tensorflow](./ML_Theories/Tensorflow/introduction_to_tensorflow.md)                   
[MNIST for ML Beginners and Experts](./ML_Theories/Tensorflow/MNIST_for_ML_Beginners.md)                  

## 深度学习(Deep Learning)
## 迁移学习(Transfer Learning)
## 模仿学习(Imitation Learning)
## 增强学习(Reinforcement Learning)

# 经典书籍及教程
## (统计)机器学习(Statistical Learning)
### 统计学习方法(李航)
第一章： [统计学习方法概论](./ML_Books/Statistical_Learning/统计学习方法概论.pdf)  
第三章： [K近邻法](./ML_Books/Statistical_Learning/K近邻法.pdf)  
第五章： [决策树](./ML_Theories/决策树.md)  
第六章： [逻辑斯蒂回归与最大熵模型](./ML_Books/Statistical_Learning/逻辑斯蒂回归与最大熵模型.md)  
## 自然语言处理(Natural Language Processing)
### 用python进行自然语言处理(NLP With Python)
### 语音语言处理(Speech and Language Processing)
### 统计自然语言基础(Fundations of Statistical NLP)
### 数学之美(The Art of Mathematics)
此次《数学之美》的总结忽略了信息论以及搜索引擎的大部分内容，而主要关注于文中提到的自然语言处理方面的相关内容。

#### **《数学之美》阅读笔记**     [1](./ML Books/NLP/The_Art_of_Mathematics/《数学之美》阅读笔记(1).pdf)     [2](./ML Books/NLP/The_Art_of_Mathematics/《数学之美》阅读笔记(1).pdf)

第二章： [自然语言处理-从规则到统计](./ML_Books/NLP/The_Art_of_Mathematics/自然语言处理-从规则到统计.md)  
第三章： [统计语言模型](./ML_Books/NLP/The_Art_of_Mathematics/统计语言模型.md)  
第四章： [谈谈中文分词](./ML_Books/NLP/The_Art_of_Mathematics/谈谈中文分词.md)  
第五章： [隐马尔科夫模型](./ML_Books/NLP/The_Art_of_Mathematics/隐马尔科夫模型.md)  
第六章： [信息的度量和作用](./ML_Books/NLP/The_Art_of_Mathematics/信息的度量和作用.md)  
第十五章： [矩阵运算和文本处理中的两个分类问题](./ML_Books/NLP/The_Art_of_Mathematics/矩阵运算和文本处理中的两个分类问题.md)  
第十六章： [信息指纹及其应用](./ML_Books/NLP/The_Art_of_Mathematics/信息指纹及其应用.md)  
第十七章： [谈谈密码学的数学原理](./ML_Books/NLP/The_Art_of_Mathematics/谈谈密码学的数学原理.md)  
第十九章： [谈谈数学模型的重要性](./ML_Books/NLP/The_Art_of_Mathematics/数学模型的重要性.md)  
第二十章： [不要把鸡蛋放在一个篮子里-谈谈最大熵模型](./ML_Books/NLP/The_Art_of_Mathematics/不要把鸡蛋放在一个篮子里--谈谈最大熵模型.md)  


## 深度强化学习(Deep Reinforcement Learning)
### 斯坦福DRL, Spring, 2017
第一章: [深度强化学习简介(Introduction to Deep Reinforcement Learning)](./ML_Class/Stanford_DRL/DRL简介.md)    
第二章: [监督学习与决策制定(Supervised learning and decision making)](./ML_Class/Stanford_DRL/监督学习与决策制定.md)   

第三章: [最佳控制与计划(Optimal control and planning)](./ML_Class/Stanford_DRL/最佳控制与计划.md)                     
第四章: [Review of autodiff, backpropagation, optimization](./ML_Class/Stanford_DRL/autodiff_backpropagation_and_optimization.md)      
第五章: [从数据中学习动态系统模型(Learning dynamical system models from data)](./ML_Class/Stanford_DRL/从数据中学习动态系统模型.md)    
第六章: [通过模仿最优控制器学习策略(learning policies by imitating optimal controllers)](./ML_Class/Stanford_DRL/通过模仿最优控制器学习策略.md)                    



未完待续           
   <commit_msg>slight changes<commit_after># 机器学习论文                                    
## 机器学习理论                    
## 生成对抗网络(GAN--Generative Adversarial Nets)
| [GAN](./ML_Papers/Generative_Adversarial_Networks.md.md) | Generative Adversarial Nets              |
| :--------------------------------------: | :--------------------------------------- |
| [InfoGAN](./ML_Papers/InfoGAN_Interpretable_Representation_Learning_by_Information_Maximizing_GAN.md) | InfoGAN: Interpretable Representation Learning by Information Maximizing Generative Adversarial Nets |
| [Energy-based GAN](./ML_Papers/Energy-based_Generative_Adversarial_Network.md) | Energy-based Generative Adversarial Network |
| [Wasserstein GAN](./ML_Papers/Wasserstein_GAN.md) | Wasserstein GAN                          |
## 机器视觉
| 通过迭代式信息传递的场景图生成  [Scene Graph Generation by Iterative Message Passing](./ML_Papers/Scene_Graph_Generation_by Iterative_Message_Passing.md) |
| :--------------------------------------- |
| 一种机器学习方法于移动机器人在森林小径视觉感知的运用  [A Machine Learning Approach to Visual Perception of Forest Trails for Mobile Robots](./ML_Papers/A_Machine_Learning_Approach_to_Visual_Perception_of_Forest_Trails_for_Mobile_Robots.md) |
| 基于单目反应微型飞行器控制的可转换策略的学习  [Learning Transferable Policies for Monocular Reactive MAV Control](./ML_Papers/Learning_Transferable_Policies_for_Monocular_Reactive_MAV_Control.md) |
# 机器学习理论
## 经典算法
线性回归模型       
逻辑斯蒂回归模型                                    
[K近邻法](./ML_Theories/K近邻法.md)                           
[决策树](./ML_Theories/决策树.md)                                      
最大熵模型                                
支持向量机    
BP算法    
协同过滤算法    

## 机器学习工具
### Tensorflow
[Berief Introduction to Tensorflow](./ML_Theories/Tensorflow/introduction_to_tensorflow.md)                   
[MNIST for ML Beginners and Experts](./ML_Theories/Tensorflow/MNIST_for_ML_Beginners.md)                  

## 深度学习(Deep Learning)
## 迁移学习(Transfer Learning)
## 模仿学习(Imitation Learning)
## 增强学习(Reinforcement Learning)

# 经典书籍及教程
## (统计)机器学习(Statistical Learning)
### 统计学习方法(李航)
第一章： [统计学习方法概论](./ML_Books/Statistical_Learning/统计学习方法概论.pdf)  
第三章： [K近邻法](./ML_Books/Statistical_Learning/K近邻法.pdf)  
第五章： [决策树](./ML_Theories/决策树.md)  
第六章： [逻辑斯蒂回归与最大熵模型](./ML_Books/Statistical_Learning/逻辑斯蒂回归与最大熵模型.md)  
## 自然语言处理(Natural Language Processing)
### 用python进行自然语言处理(NLP With Python)
### 语音语言处理(Speech and Language Processing)
### 统计自然语言基础(Fundations of Statistical NLP)
### 数学之美(The Art of Mathematics)
此次《数学之美》的总结忽略了信息论以及搜索引擎的大部分内容，而主要关注于文中提到的自然语言处理方面的相关内容。

#### **《数学之美》阅读笔记**     [1](./ML Books/NLP/The_Art_of_Mathematics/《数学之美》阅读笔记(1).pdf)     [2](./ML Books/NLP/The_Art_of_Mathematics/《数学之美》阅读笔记(1).pdf)

第二章： [自然语言处理-从规则到统计](./ML_Books/NLP/The_Art_of_Mathematics/自然语言处理-从规则到统计.md)  
第三章： [统计语言模型](./ML_Books/NLP/The_Art_of_Mathematics/统计语言模型.md)  
第四章： [谈谈中文分词](./ML_Books/NLP/The_Art_of_Mathematics/谈谈中文分词.md)  
第五章： [隐马尔科夫模型](./ML_Books/NLP/The_Art_of_Mathematics/隐马尔科夫模型.md)  
第六章： [信息的度量和作用](./ML_Books/NLP/The_Art_of_Mathematics/信息的度量和作用.md)  
第十五章： [矩阵运算和文本处理中的两个分类问题](./ML_Books/NLP/The_Art_of_Mathematics/矩阵运算和文本处理中的两个分类问题.md)  
第十六章： [信息指纹及其应用](./ML_Books/NLP/The_Art_of_Mathematics/信息指纹及其应用.md)  
第十七章： [谈谈密码学的数学原理](./ML_Books/NLP/The_Art_of_Mathematics/谈谈密码学的数学原理.md)  
第十九章： [谈谈数学模型的重要性](./ML_Books/NLP/The_Art_of_Mathematics/数学模型的重要性.md)  
第二十章： [不要把鸡蛋放在一个篮子里-谈谈最大熵模型](./ML_Books/NLP/The_Art_of_Mathematics/不要把鸡蛋放在一个篮子里--谈谈最大熵模型.md)  


## 深度强化学习(Deep Reinforcement Learning)
### 斯坦福DRL, Spring, 2017
第一章: [深度强化学习简介(Introduction to Deep Reinforcement Learning)](./ML_Class/Stanford_DRL/DRL简介.md)    
第二章: [监督学习与决策制定(Supervised learning and decision making)](./ML_Class/Stanford_DRL/监督学习与决策制定.md)   

第三章: [最佳控制与计划(Optimal control and planning)](./ML_Class/Stanford_DRL/最佳控制与计划.md)                     
第四章: [Review of autodiff, backpropagation, optimization](./ML_Class/Stanford_DRL/autodiff_backpropagation_and_optimization.md)      
第五章: [从数据中学习动态系统模型(Learning dynamical system models from data)](./ML_Class/Stanford_DRL/从数据中学习动态系统模型.md)    
第六章: [通过模仿最优控制器学习策略(learning policies by imitating optimal controllers)](./ML_Class/Stanford_DRL/通过模仿最优控制器学习策略.md)                    



未完待续           
        
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