本文是作者关于斯坦福大学李飞飞教授的视觉识别课程【CS231n】的学习笔记，包括Python Numpy教程、图像分类、KNN算法、线性分类、最优化、反向传播、神经网络、卷积神经网络等多个主题的详细记录，覆盖了从基础到深度学习的多个重要知识点。
最近开了一个新坑——【CS231n】斯坦福大学李飞飞视觉识别课程，准备认真学习并记录自己的学习历程。
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【CS231n】斯坦福大学李飞飞视觉识别课程笔记
由官方授权的CS231n课程笔记翻译知乎专栏——智能单元，比较详细地翻译了课程笔记，我这里就是参考和总结。
课程笔记
- 【CS231n】斯坦福大学李飞飞视觉识别课程笔记（一）：Python Numpy教程(1)
- 【CS231n】斯坦福大学李飞飞视觉识别课程笔记（二）：Python Numpy教程(2)
- 【CS231n】斯坦福大学李飞飞视觉识别课程笔记（三）：Python Numpy教程(3)
- 【CS231n】斯坦福大学李飞飞视觉识别课程笔记（四）：图像分类笔记（上）
- 【CS231n】斯坦福大学李飞飞视觉识别课程笔记（五）：图像分类笔记（下）
- 【CS231n】K最近邻分类算法（K Nearest Neighbor）
- 【CS231n】A Few Useful Things to Know about Machine Learning全文翻译
- 【CS231n】斯坦福大学李飞飞视觉识别课程笔记（六）：线性分类笔记（上）
- 【CS231n】斯坦福大学李飞飞视觉识别课程笔记（七）：线性分类笔记（中）
- 【CS231n】斯坦福大学李飞飞视觉识别课程笔记（八）：线性分类笔记（下）
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