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Author: wepe

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 一些常见的机器学习算法的实现代码，本人学习过程中做的总结，资历尚浅，如有错误请不吝指出。
 
 
-##目录介绍
+## 目录介绍
 
 - **DeepLearning Tutorials**
 
-      这个文件夹下包含一些深度学习算法的实现代码，以及具体的应用实例，包含：
+   这个文件夹下包含一些深度学习算法的实现代码，以及具体的应用实例，包含：
 
-	  [dive_into _keras](https://github.com/wepe/MachineLearning/tree/master/DeepLearning%20Tutorials/dive_into_keras) Keras使用进阶。介绍了怎么保存训练好的CNN模型，怎么将CNN用作特征提取，怎么可视化卷积图。[文章链接](http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/45581421)， 更多进阶使用方法：[gist](https://gist.github.com/wepe/a05ad572dca002046de443061909ff7a)
+   [dive_into _keras](https://github.com/wepe/MachineLearning/tree/master/DeepLearning%20Tutorials/dive_into_keras) Keras使用进阶。介绍了怎么保存训练好的CNN模型，怎么将CNN用作特征提取，怎么可视化卷积图。[文章链接](http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/45581421)， 更多进阶使用方法：[gist](https://gist.github.com/wepe/a05ad572dca002046de443061909ff7a)
 
-      [keras_usage](https://github.com/wepe/MachineLearning/tree/master/DeepLearning%20Tutorials/keras_usage) 介绍了一个简单易用的深度学习框架keras，用经典的Mnist分类问题对该框架的使用进行说明，训练一个CNN，总共不超过30行代码。[文章链接](http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/45397033)
+   [keras_usage](https://github.com/wepe/MachineLearning/tree/master/DeepLearning%20Tutorials/keras_usage) 介绍了一个简单易用的深度学习框架keras，用经典的Mnist分类问题对该框架的使用进行说明，训练一个CNN，总共不超过30行代码。[文章链接](http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/45397033)
 
-      [FaceRecognition_CNN(olivettifaces)](https://github.com/wepe/MachineLearning-Demo/tree/master/DeepLearning%20Tutorials/FaceRecognition_CNN(olivettifaces))
+   [FaceRecognition_CNN(olivettifaces)](https://github.com/wepe/MachineLearning-Demo/tree/master/DeepLearning%20Tutorials/FaceRecognition_CNN(olivettifaces))
       将卷积神经网络CNN应用于人脸识别的一个demo，人脸数据库采用olivettifaces，CNN模型参考LeNet5，基于python+theano+numpy+PIL实现。详细介绍这个demo的文章：[文章链接](http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/43277187)
 
 
-      [cnn_LeNet](https://github.com/wepe/MachineLearning-Demo/tree/master/DeepLearning%20Tutorials/cnn_LeNet)  CNN卷积神经网络算法的实现，模型为简化版的LeNet，应用于MNIST数据集（手写数字），来自于DeepLearning.net上的一个教程，基于python+theano，我用了中文将原始的代码进行详细的解读，并简单总结了CNN算法，相应的文章发在：[文章链接](http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/43225445)
+   [cnn_LeNet](https://github.com/wepe/MachineLearning-Demo/tree/master/DeepLearning%20Tutorials/cnn_LeNet)  CNN卷积神经网络算法的实现，模型为简化版的LeNet，应用于MNIST数据集（手写数字），来自于DeepLearning.net上的一个教程，基于python+theano，我用了中文将原始的代码进行详细的解读，并简单总结了CNN算法，相应的文章发在：[文章链接](http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/43225445)
 
-      [mlp](https://github.com/wepe/MachineLearning-Demo/tree/master/DeepLearning%20Tutorials/mlp)  多层感知机算法的实现，代码实现了最简单的三层感知机，并应用于MNIST数据集，来自DeepLearning.net上的一个教程，基于python+theano，我写了一篇文章总结介绍了MLP算法，同时用中文详细解读了原始的代码：[文章链接](http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/43221829)
+   [mlp](https://github.com/wepe/MachineLearning-Demo/tree/master/DeepLearning%20Tutorials/mlp)  多层感知机算法的实现，代码实现了最简单的三层感知机，并应用于MNIST数据集，来自DeepLearning.net上的一个教程，基于python+theano，我写了一篇文章总结介绍了MLP算法，同时用中文详细解读了原始的代码：[文章链接](http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/43221829)
 
-      [Softmax_sgd(or logistic_sgd)](https://github.com/wepe/MachineLearning-Demo/tree/master/DeepLearning%20Tutorials/Softmax_sgd(or%20logistic_sgd)) Softmax回归算法的实现，应用于MNIST数据集，基于Python+theano，来自DeepLearning.net上的一个教程，基于python+theano，我写了一篇文章介绍了Softmax回归算法，同时用中文详细解读了原始的代码：[文章链接](http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/43157801)
+   [Softmax_sgd(or logistic_sgd)](https://github.com/wepe/MachineLearning-Demo/tree/master/DeepLearning%20Tutorials/Softmax_sgd(or%20logistic_sgd)) Softmax回归算法的实现，应用于MNIST数据集，基于Python+theano，来自DeepLearning.net上的一个教程，基于python+theano，我写了一篇文章介绍了Softmax回归算法，同时用中文详细解读了原始的代码：[文章链接](http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/43157801)
 
 - **PCA**
 
-      基于python+numpy实现了主成份分析PCA算法，这里详细地介绍了PCA算法，以及代码开发流程：[文章链接](http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/42177327)
+   基于python+numpy实现了主成份分析PCA算法，这里详细地介绍了PCA算法，以及代码开发流程：[文章链接](http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/42177327)
 
 - **kNN**
 
-      基于python+numpy实现了K近邻算法，并将其应用在MNIST数据集上，详细的介绍：[文章链接](http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/41768407)
+   基于python+numpy实现了K近邻算法，并将其应用在MNIST数据集上，详细的介绍：[文章链接](http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/41768407)
 
 - **logistic regression**
 
-	  - 基于C++以及线性代数库Eigen实现的logistic回归，[代码](https://github.com/wepe/MachineLearning/tree/master/logistic%20regression/use_cpp_and_eigen)
+   - 基于C++以及线性代数库Eigen实现的logistic回归，[代码](https://github.com/wepe/MachineLearning/tree/master/logistic%20regression/use_cpp_and_eigen)
 
-      - 基于python+numpy实现了logistic回归（二类别），详细的介绍：[文章链接](http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/41844495)
+   - 基于python+numpy实现了logistic回归（二类别），详细的介绍：[文章链接](http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/41844495)
 
 - **ManifoldLearning**
 
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 	朴素贝叶斯算法的理论推导，以及三种常见模型（多项式模型，高斯模型，伯努利模型）的介绍与编程实现（基于Python，Numpy）。[文章链接](http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/48323777)
 
-##Contributor
+## Contributor
 
 - [wepon](https://github.com/wepe)
 - [Gogary](https://github.com/enjoyhot)