machineLearning

BP神经网络

BP神经网络人工神经网络与人工神经元模型Inmachinelearningandcognitivescience,artificialneuralnetworks(ANNs)areafamilyofstatisticallearningmodelsinspiredbybiologicalneuralnetworks
cruelty_angel·2019-08-06 02:00

机器学习面试题答案&详细解答

机器学习(machinelearning)深度学习(deeplearning)面试笔试题(interviewquestions)/课程课后考试习题解答链接机器学习笔试面试题汇总-极客面试Github-MachineLearningInterviewQuestions1
极客兔兔·2019-08-06 00:00

学习资料

1.沉浸式线性代数英文版本2.iOS开发-Vision图像识别框架的使用3.CreateMLTutorialaCoreMLandVision:MachineLearninginiOS11Tutorialb.CreatingaPrisma-likeAppwithCoreML
一半浮沉·2019-08-03 00:35

小强学AI之 - 概念（人工智能 vs 机器学习 vs 深度学习）

初入AI知识领域，常会被下面的这几个术语所迷惑：人工智能（AI-ArtificialIntelligenc）机器学习（ML-MachineLearning）深度学习（DL-DeepLearning）它们之间的区别是什么
DemonHunter211·2019-08-02 17:24

Performance Metrics for Binary Classification Problems Cheatsheet

原文链接：http://www.cnblogs.com/DianeSoHungry/p/11288143.htmlThisarticleismerelyforaquickrecapofMachineLearningKnowledge
H114754726·2019-08-02 13:00

【会议】2020年人工智能＋数据挖掘方向 CCF - AB类会议截稿日期

/93523576个人总结A类(AAAI)ConferenceonArtificialIntelligence截稿日期：2019-8-30(ICML)InternationalConferenceonMachineLearning
青芒·1·2019-07-31 18:49

机器学习

机器学习MachineLearning基本概念机器学习定义（Mitchell1997）：对于某类任务T和性能量度P，一个计算机程序被认为可以从经验E中学习，通过经验E改进后，它在任务T上由性能度量P衡量的性能有所提升
SUNNY小飞·2019-07-31 11:46

convolutional LSTM(convLSTM)的pytorch版本代码实现

convolutionalLSTM（convLSTM）是《ConvolutionalLSTMNetwork:AMachineLearningApproachforPrecipitationNowcasting
yjyjjyjy1231·2019-07-30 10:43

2020人工智能顶会收集（含2020计算机视觉顶会、2020机器学习顶会、2020自然语言处理顶会）

NeuralInformationProcessingSystemsECCV2020:EuropeanConferenceonComputerVisionICML2020:InternationalConferenceonMachineLearningIC
人工智能博士·2019-07-28 11:48

Deep Learning Specialization 3: Structuring Machine Learning Projects - Note 1

StructuringMachineLearningProjects-Note1优化的方向很多，但是选定更好的目标以及选一些对影响更大的方法，可以更有效提升效果。
du00·2019-07-27 21:05

机器学习-吴恩达网易云课堂笔记

机器学习-吴恩达网易云课堂笔记MachineLearning:AcomputerprogramissaidtolearnfromexperienceEwithrespecttosometaskTandsomeperformancemeasureP
Sunstar__·2019-07-27 20:42

openCV study-Moudle5_机器学习

machinelearningref:https://docs.opencv.org/4.1.0/d6/de2/tutorial_py_table_of_contents_ml.htmlPYthon——
chepwavege·2019-07-25 10:17

Openclassroom Machine Learning

这个就是网页主页：MachineLearning其中一共有9章，每一章都有个exercise，用m
赖子啊·2019-07-21 16:33

What is k-means, How to set K?

recommendreading:K-MeansClustering–WhatitisandHowitWorksK-meansisaclusteringalgorithm,soit'soneoftheunsupervisedmachinelearningalgorithms.Thisalgorithmaimstogroupthedatai
不会停的蜗牛·2019-07-20 23:54

Artificial Intelligence Foundations: Machine Learning 人工智能基础：机器学习 Lynda课程中文字幕

ArtificialIntelligenceFoundations:MachineLearning中文字幕人工智能基础：机器学习中文字幕ArtificialIntelligenceFoundations
Lynda中文网·2019-07-20 19:21

Kaggle新手入门之路(完结)

阅读目录一:安装Anaconda二:JupyterNotebook三:Numpy四:Matplotlib五:Pandas六:Scikit-learn七:Kaggle学完了Coursera上AndrewNg的MachineLearning
baidu_huihui·2019-07-19 10:02

cp2_TrainingSimpleMachineLearningAlgorithmsForClassification_meshgrid_ravel_contourf_OvA_GradientDes

wewillmakeuseofoneofthefirstalgorithmicallydescribedmachinelearningalgorithmsforclassification,theperceptron
LIQING LIN·2019-07-18 18:02

Review 16 [coursera] Machine learning - Stanford University - Andrew Ng

LargeScaleMachineLearningAssumingthatyouhaveaverylargetrainingset,whichofthefollowingalgorithmsdoyouthinkcanbeparallelizedusingmap-reduceandsplittingthetrainingsetacrossdifferentmachines
MoMo_qyc·2019-07-18 15:36

Gatech OMSCS的申请和学习之奥妙

不过最近面试了热门互联网公司一圈，也看了很多Startup工作岗位的要求，感觉技术风向变了，类似machinelearning等方向并不容易自学，另外
功夫 熊猫·2019-07-18 02:00

Spark MLlib机器算法入门实战

1、机器学习简介1.1、什么是机器学习机器学习这个词是让人疑惑的，首先它是英文名称MachineLearning(简称ML)的直译，在计算界Machine一般指计算机。
尬聊码农·2019-07-16 15:25

13.1-Windows模型的部署.md

我们有两种方案：使用WindowsMachineLearning加载模型并推理，这种方式要求系统必须是Windows10，版本号大于1
昵称4·2019-07-16 06:02

Kaggle文章翻译（解决大部分机器学习问题的方法）：Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem

原文链接：approachingalmostanymachinelearningproblem--abhishekthakur前言几乎每一个科学家日常之一是处理大量的数据。
ghostdogss·2019-07-15 14:08

MLPerf最新AI芯片跑分：谷歌TPU和英伟达打破记录

MLPerf是一项用于测试ML（MachineLearning）硬件、软件以及服务的训练和推理性能的公开基准。它能帮助人工智能研究人员采用通用标准来衡量用于训练人工智能的硬件、软件的最佳性能和速度。
ctrigger·2019-07-13 09:01

用Python实现BP神经网络（附代码）

BP神经网络全部代码https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python/blob/master/NeuralNetwok/NeuralNetwork.py
可能不会爱你·2019-07-10 10:14

一份完整的iris数据分类报告

转载：https://machinelearningmastery.com/machine-learning-in-python-step-by-step/上面是一个比较简答入手的数据分析报告。
VChao·2019-07-08 17:30

机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 2)

##机器学习(MachineLearning)&深度学习(DeepLearning)资料(Chapter2)---#####注:机器学习资料[篇目一](https://github.com/ty4z2008
weixin_30263277·2019-07-07 13:32

A Data Science Framework

a-data-science-framework-to-achieve-99-accuracy#A-Data-Science-FrameworkADataScienceFrameworkDefinetheProblem:Ifdatascience,bigdata,machinelearning
JackyBA·2019-07-06 14:56

A Data Science Framework

a-data-science-framework-to-achieve-99-accuracy#A-Data-Science-FrameworkADataScienceFrameworkDefinetheProblem:Ifdatascience,bigdata,machinelearning
JackyBA·2019-07-06 14:56

FileBeat+Elasticsearch（集群）

版本一定要一样明确设置那个节点是主节点，那个节点是数据节点node.master属性（主节点属性设置为true，数据节点设置为false，当然主节点也可以存储数据）xpack.ml.enabled:false如果不需要使用machinelearning
对吃没兴趣·2019-07-01 14:35

如何在标准的机器学习流程上玩出新花样？

在本次机器学习专场中，来自海康威视研究院前研技术部的负责人谢迪为我们带来了题为《HowtoExploreinMachineLearningP
AI科技大本营·2019-06-30 00:00

一文了解下 GANs可以做到的事情

原文链接：https://machinelearningmastery.com/impressive-applications-of-generative-adversarial-networks/简介如果说目前深度学习最火
spearhead_cai·2019-06-29 21:14

Machine Learning学习---感知机算法实现

前言：MachineLearning用来记录机器学习常用几种算法的学习过程，理论知识部分基本摘抄至李航大神的统计学习方法。每个算法会有自己的源码实现。优缺点总结，适用场景（后续补充）。
朔方_·2019-06-28 20:59

我的第三本译作《机器学习即服务》上架啦

转载自SammyLiu博客1.书籍简介中文书名：机器学习即服务-将Python机器学习创意快速转变为云端Web应用程序英文书名：MonetizingMachineLearning:QuicklyTurnPythonMLIdeasintoWebApplicationsontheServerlessCloud
xiaoli110·2019-06-27 17:26

我的第三本译作《机器学习即服务》上架啦

1.书籍简介中文书名：机器学习即服务-将Python机器学习创意快速转变为云端Web应用程序英文书名：MonetizingMachineLearning:QuicklyTurnPythonMLIdeasintoWebApplicationsontheServerlessCloud
SammyLiu·2019-06-27 16:00

GMM算法（python版）

原【machinelearning】GMM算法（Python版）一、GMM模型事实上，GMM和k-means很像，不过GMM是学习出一些概率密度函数来（所以GMM除了用在clustering上之外，还经常被用于
Destiny_zz·2019-06-27 10:02

【论文】强化学习必读经典论文 | 如何学习强化学习 | 强化学习入门

ChristopherJCHWatkinsandPeterDayan.Q-learning.Machinelearning,8(3-4):279–292,1992.GeraldTesauro.TemporaldifferencelearningandTD-gammon.CommunicationsoftheACM
人工智能博士·2019-06-26 11:25

【会议】2020年人工智能＋数据挖掘方向 CCF - AB类会议截稿日期

个人总结A类：(AAAI)ConferenceonArtificialIntelligence截稿日期：2019-8-30(ICML)InternationalConferenceonMachineLearning
砰啪噗叽噗叽·2019-06-24 20:37

Machine Learning-Powered Search Ranking of Airbnb Experiences

MachineLearning-PoweredSearchRankingofAirbnbExperienceshttps://medium.com/airbnb-engineering/machine-learning-powered-search-ranking-of-airbnb-experiences
悠悠渔隐·2019-06-21 18:42

深度学习教程-UFLDL教程

course=MachineLearning夜空中最帅的星https://www.cnblogs.com/dmzhuo/
知识在于分享·2019-06-21 11:33

人工智能 之 机器学习---初学笔记

1---基本概念：MachineLearning：AcomputerprogramissaidtolearnfromexperienceEwithrespecttosomeclassoftasksTandperformancemeasureP
AlienIris·2019-06-19 09:10

16个在线机器学习视频与教程

1.课程：《机器学习的数学背景》2.课程：《神经网络与机器学习简介》讲师：GeoffreyE.Hinton3.课程：《机器学习（MachineLearning）》讲师：RuslanSalakhutdinov4
ctrigger·2019-06-19 07:10

TensorFlow、MXNet、Keras如何取舍？ 常用深度学习框架对比

在相关领域顶级国际期刊如IEEETIP、IEEETNNLS、MachineLearningJournal等和顶级国际会议如ICCV、IJCAI、ICDM等发表论文十余篇，并两次获得国际计算机视觉相关竞赛冠亚军
ctrigger·2019-06-18 07:18

机器学习之学习笔记

一、简述机器学习（MachineLearning,ML）是致力于研究如何通过计算的手段，利用检验来改善系统自身的性能，并以数据的形式保存，主要从数据中产生“学习算法”，基于经验数据，生成模型，然后针对新的情况时
zhglance·2019-06-17 19:37

用svm预测信用卡诈骗

www.kaggle.com/mlg-ulb/creditcardfraud,用于预测信用卡用户是否会落入诈骗组，这里发一个中文版本的存稿数据初探首先导入数据dat=pd.read_csv("E:/study/machinelearning
alameowww·2019-06-15 23:34

机器学习：总结（周某华）

绪论基本术语机器学习（machinelearning）：致力于研究如何通过计算的手段，利用经验来改善系统自身的性能。
嘿哈哈哈·2019-06-15 23:46

随机森林算法详解

[MachineLearning&Algorithm]随机森林（RandomForest）阅读目录1什么是随机森林？
Bruce chen·2019-06-15 14:13

2019-05-11

AGentleIntroductiontoTextSummarizationinMachineLearningAGentleIntroductiontoTextSummarizationinMachineLearning
JYBlog·2019-06-14 23:32

Python 如何连接并操作 Aws 上 PB 级云数据仓库 Redshift

Redshift通过在高性能磁盘上使用MachineLearning、大规模并行查询执行和列式存储可提供比其他数据仓库快十倍的性能。
Yxh_blogs·2019-06-13 22:00

《机器学习即服务》新书（原书Monetizing Machine Learning）出版

一本好的技术类书籍应具备三个特征：1、可执行的源代码2、详细的步骤讲解3、可参考的实现结果很幸运，对于准备入门MachineLearning的朋友而言，《机器学习即服务》这本书完全满足上述三
山金孝·2019-06-11 20:37

数据降维和特征选择的区别

在machinelearning中，特征降维和特征选择是两个常见的概念，在应用machinelearning来解决问题的论文中经常会出现。对于这两个概念，很多初学者可能不是很清楚他们的区别。
Charles Zhu·2019-06-11 10:53
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