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拉格朗日对偶问题：http://www.cnblogs.com/90zeng/p/Lagrange_duality.html

最大似然估计：http://blog.csdn.net/jeryjeryjery/article/details/72469225

Logistic回归：http://blog.csdn.net/jeryjeryjery/article/details/72522982

方向导数和梯度：
http://netedu.xauat.edu.cn/jpkc/netedu/jpkc/gdsx/homepage/5jxsd/51/513/5308/530807.htm

文本分类:http://www.infoq.com/cn/articles/machine-learning-automatic-classification-of-text-data

卷积神经网络入门：http://www.jeyzhang.com/cnn-learning-notes-1.html

多任务学习：http://blog.csdn.net/u013854886/article/details/38425499

各种神经网络入门：https://zybuluo.com/hanbingtao/note/626300

N-元模型http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/51281816

word2vec入门:http://blog.csdn.net/itplus/article/details/37969519

深度学习网络架构：https://chenzomi12.github.io/2016/12/13/CNN-Architectures/

Glove模型入门:http://blog.csdn.net/codertc/article/details/73864097

RNN:https://blog.csdn.net/heyongluoyao8/article/details/48636251

RNN的应用:http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/

python中with使用详解:https://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-pythonwith/

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