機器學習：
每多加一個符號，就多加一個變量。
每次確定給定量，其余均可變，方便分析問題。
MachineLearning(1)-激活函數sigmoid、損失函數MSE、CrossEntropyLoss
MachineLearning(2)-圖像分類常用數據集
MachineLearning(3)-流型
MachineLearning(4)-核函數與再生核希爾伯特空間
MachineLearning(5)-去量綱：歸一化、標準化
MachineLearning(6)-Daviad Silver強化學習課程脈絡整理
MachineLearning(7)-決策樹基礎+sklearn.DecisionTreeClassifier簡單實踐
MachineLearning(8)-PCA,LDA基礎+sklearn 簡單實踐
MachineLearning(9)-最大似然、最小KL散度、交叉熵損失函數三者的關系
MachineLearning(10)-聚類
MachineLearning(11)-關聯規則分析
MachineLearning(12)- RNN-LSTM-tf.nn.rnn_cell
