machinelearning 第86页

ASA 机器学习导论老师推荐资源

Python教程-廖雪峰Paste_Image.pngPython推荐包Scikit-Learn简介：scikit-learn(formerlyscikits.learn)isanopensourcemachinelearninglibraryforthePythonprogramminglanguage

1Z实验室阿凯·2020-06-24 12:13

机器学习_机器学习课程起步

【1】两本书：tom-machinelearning非常经典的机器书deeplearning只讲深度学习【2】普通编程的模型是自己定义的，而机器学习产生的模型是根据数据学得的。

小豆芽_·2020-06-24 12:05

【重磅干货整理】机器学习(Machine Learning)与深度学习(Deep Learning)资料汇总

《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、DeepLearning.

大熊背·2020-06-24 11:14

BUSA90501 Machine Learning

BUSA90501MachineLearningSyndicateProjectDescriptionWeight:30%1OverviewPairwiserelationshipsareprevalentinreallife.Forexample

ykvvu87·2020-06-24 08:00

X-Pack的machine learning

如何使用X-Pack的machinelearning最近在使用X-Pack中的机器学习功能，主要的就是利用非监督的时间序列模型，用来检测流量的变化，关于X-Pack这块的文章好像可以参考的比较少，所以我在这篇文章中大致的把

NoneSec·2020-06-24 07:00

图像处理，计算机视觉与machine learning的区别与联系（转载自 https://mp.weixin.qq.com/s/gOikxUxWpqdDRr6_KT2jxQ）

原创：Maver大话成像4月12日随着科技进步的加速，新的技术出现并且成熟的速度明显地加快了，过去我们老说成像技术，信号处理，图像处理，后来又经常说计算机视觉，现在则铺天盖地都是machinelearning

liuxiaohua25·2020-06-24 07:27

《机器学习&&深度学习》视频课程资源百度云下载

林轩田：机器学习基石链接：http://pan.baidu.com/s/1qXSKZP64密码：dwie林轩田：機器學習技法(MachineLearningTechniques)链接：http://pan.baidu.com

三更灯火五更鸡·2020-06-24 06:30

大数据架构师技能图谱

、大数据通用处理平台SparkFlinkHadoop二、分布式存储HDFS三、资源调度YarnMesos四、机器学习工具MahoutSparkMlibTensorFlow(Google系)AmazonMachineLearningDMTK

lipc_·2020-06-24 05:26

Unity机器学习ML-Agent的使用

ML-Agent（全称MachineLearningAgent）github的下载地址点击打开链接得到一个ml-agents-master.zip解压它，进到\ml-agents-master\ml-agents-master

林新发·2020-06-24 05:25

深度学习之学习笔记（二）—— AI / ML / DL的基本概念

机器学习（MachineLearning）——使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。与传统的为解决特定任务、硬编码的软件程序不同，机器学习是

肖恩林·2020-06-24 05:51

Tenserflow安装

安装安装AnacondaTheopen-sourceAnacondaDistributionistheeasiestwaytoperformPython/RdatascienceandmachinelearningonLinux

linpeng_1985·2020-06-24 05:13

读周志华老师《关于深度学习一点思考》一文笔记

Hang-Hang Li·2020-06-24 04:55

Neural Ordinary Differential Equation 神经常微分方程（Neural ODEs）

用微分方程的视角来看待和理解神经网络是一种新的视角，该观点最早出现在2016年鄂维南院士的一篇proposal里：AProposalonMachineLearningviaDynamicalSystems.MotivationThecoreideaisthatcertaintypesofneuralnetworksareanalogoustoadiscretizeddifferentialequ

deardao·2020-06-24 04:04

汇总深度学习机器学习工具比较

Knowm.org|MachineLearningTools–AnOverviewWhatarekeydifferencesbetweenTheano(Python)andTorch(Lua)fordeeplearning

hzyido·2020-06-24 02:09

读书｜《Mastering Machine Learning with Python in Six Steps》

接下来几天读一读《MasteringMachineLearningwithPythoninSixSteps》这本书。更完整的思维导图在整本书结束后，在我的公众号后台回复MLb01即可下载。

不会停的蜗牛·2020-06-24 02:36

【人工智能】各种机器学习的应用场景分别是什么？

Statsbot数据科学家DaniilKorbut写过一篇《MachineLearningAlgorithms:WhichOnetoChooseforYourProblem》，简明扼要地介绍了一些比较流行的机器学习算法的典型应用场景

DemonHunter211·2020-06-24 01:21

性机器学习的理论局限性与因果推理的七大特性

图灵奖获得者，UCLA教授JudeaPearl题为《TheoreticalImpedimentstoMachineLearningwithSevenSparksfromtheCausalRevolution

ONE_夜雨·2020-06-24 00:26

AutoML-自动机器学习

今年在ICML2017InternationalConferenceonMachineLearning,ICML)国际机器学习大会和ECMLPKDD2017(EuropeanConferenceonMachineLearningandPrinciplesandPracticeofKnowledgeDiscoveryinDatabases

kabuto_hui·2020-06-24 00:06

斯坦福大学《Machine Learning》第10周学习笔记

LargeScaleMachineLearning大规模机器学习GradientDescentwithLargeDatasets具有大数据集的梯度下降LearningWithLargeDatasets学习大型数据集我们已经知道得到一个高效的机器学习系统的最好的方式之一是用一个低偏差的学习算法然后用很多数据来训练它但训练大的数据集也有它自己的问题特别是计算量的问题假设我们的训练集的大小

小T是我·2020-06-23 23:56

2020年值得阅读的机器学习书籍

目录入门级中级专家级原文翻译自MachineLearningBooksyoushouldreadin2020机器学习成为计算机科学最热门的领域之一。

MrOrange_·2020-06-23 23:40

迁移学习-transfer learning

https://machinelearningmastery.com/how-to-use-transfer-learning-when-developing-convolutional-neural-network-models

jfyy·2020-06-23 21:53

机器学习-Introduction

此博客内所有的内容均来自coursera上StanfordUniversity的AndrewNg教授的MachineLearning课程监督学习（SupervisedLearning）分类问题（classificationproblem

jefferyqjy·2020-06-23 21:11

AI: 开始学习AI--Machine Learning 。二，建立机器学习数据模型。

AI：开始学习AI--第一课MachineLearning。二，使用预测数据模型。ML环境创建完成之后，要开始第一个实验如何使用外部数据模型。

段传涛·2020-06-23 20:13

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

《ProceedingsofThe32ndInternationalConferenceonMachineLearning》介绍:ICML2015论文集,优化4个+稀疏优化1个；强化学习4个，深度学习3

jaccen·2020-06-23 20:48

使用机器学习进行设计时的7个步骤 (下)

原文标题：以人为中心的机器学习(Human-CenteredMachineLearning)作者/JoshLovejoy和JessHolbrook此文分上下篇，上篇请戳这里：使用机器学习进行设计时的7个步骤

谷歌开发者_·2020-06-23 20:09

机器学习实战——开篇

1、统计学习statisticallearning=统计机器学习statisticalmachinelearning1.1、特点工具：计算机及网络研究对象：数据驱动目的：以方法为中心，进行数据的预测与分析理论

ivy8momo·2020-06-23 20:55

cvpr读书笔记[3]:traincascade与AdaBoost的opencv实现框架

本节研究traincascade的opencv实现.涉及的源代码位于:sources\apps\traincascadetraincascade实现sources\modules\mlopencvmachinelearning

iteye_5573·2020-06-23 19:59

Stanford University --- Machine Learning

https://www.coursera.org/course/mlAbouttheCourseMachinelearningisthescienceofgettingcomputerstoactwithoutbeingexplicitlyprogrammed.Inth

iteye_5053·2020-06-23 19:50

【机器学习笔记4】Stanford公开课Exercise 3——Multivariate Linear Regression

course=MachineLearning&doc=exercises/ex3/ex3.html，下面是我完成的笔记。

iteye_10018·2020-06-23 18:49

不可错过的精彩回顾：6种云机器学习服务

原文链接：Review:6machinelearningclouds作者：MartinHeller译者：郭芮，关注大数据领域，寻求报道或投稿请发邮件[email protected]。

csdn郭芮·2020-06-23 17:38

spark MLlib机器学习教程

sparkMLlib机器学习教程来源地址：https://blog.csdn.net/qq_30498935/article/details/82352348机器学习介绍机器学习(MachineLearning

hsg77·2020-06-23 15:06

Python与logistic回归——理解与实践

文章参考https://www.cnblogs.com/chamie/p/4876149.html【MachineLearninginAction--5】逻辑回归（LogisticRegression）

小浩浩小小浩·2020-06-23 14:27

机器学习43条军规：解密谷歌机器学习工程最佳实践

本文是对RulesofMachineLearning:BestPracticesforMLEngineering一文的翻译和解读。

csdn_csdn__AI·2020-06-23 14:54

Coursera上machine learning证书

今天终于搞定Coursera上machinelearning的证书了，很开心，一个星期的努力也算是有了见证。

heroacool·2020-06-23 14:46

Deep Learning（深度学习) 学习笔记（一）

内容分为三块：1.深度学习简介2.深度学习应用3.领域概况1.深度学习简介深度学习（deeplearning）是机器学习（machinelearning）的一个方法。本节首先简单介绍机器学

warrioR_wx·2020-06-23 13:09

什么是联邦学习

联邦学习的概念联邦机器学习(Federatedmachinelearning/FederatedLearning)，又名联邦学习，联

hellompc·2020-06-23 13:33

【资源】吴恩达新书《Machine Learning Yearning》，附中文版PDF下载

点击上方“码农突围”，马上关注这里是码农充电第一站，回复“666”，获取一份专属大礼包真爱，请设置“星标”或点个“在看”简介免费电子书《MachineLearningYearning》是吴恩达历时两年总结整理的一本机器学习实践经验宝典

码农突围·2020-06-23 13:38

机器学习实战：模型评估和优化

原文：Real-WorldMachineLearning:ModelEvaluationandOptimization作者：HenrikBrink,JosephW.Richards,MarkFetherolf

周建丁·2020-06-23 13:07

CART分类与回归树

blog.sina.com.cn/s/blog_afe2af380102x020.htmlClassificationAndRegressionTree(CART)是决策树的一种，并且是非常重要的决策树，属于TopTenMachineLearningAlgorithm

haizhiguang·2020-06-23 12:06

Spark大数据平台

第三周、Spark进阶第四周、基于Spark的流处理框架：SparkStreaming第五周、Shark介绍与使用第六周、MachineLearningonSpark第七周、Spark多语言编程第八周、

hadoopshow·2020-06-23 12:29

【杂谈】扒一扒Reddit，Medium，Quora与知乎等国内外高质量AI社区与内容平台

1贴吧论坛reddit等新闻资讯平台https://www.reddit.com/r/MachineLearning/Reddit是一个社

言有三·2020-06-23 12:54

AutoML-Zero 摘要速览

AutoML-Zero:EvolvingMachineLearningAlgorithmsFromScratchhttps://github.com/google-research/google-research

guotong1988·2020-06-23 11:41

ICML进行时|一文看尽获奖论文及Google、Facebook、微软、腾讯的最新科研成果

编辑|姗姗出品|人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker）【导读】ICML（InternationalConferenceonMachineLearning），国际机器学习大会如今已发展为由国际机器学习学会

csdn人工智能头条·2020-06-23 11:48

AI人工智能、机器学习面试题（2020最新版）

General深度学习（DeepLearning,DL）和机器学习（MachineLearning,ML）的关系是什么？深度学习是机器学习的子类，是利用深度神经网络提取特征进行学习。

AI人工智能与大数据·2020-06-23 11:14

AutoML算法分析（一）：基于强化学习的算法

AutoML是什么顾名思义，Auto：Automated自动的；ML：MachineLearning机器学习.因此AutoML即为自动机器学习。

AI人工智能与大数据·2020-06-23 11:13

机器学习初识

课程名称NeuralNetworksforMachineLearning机器学习分类有监督学习预测或者分类的结果是事先知道的。

爱做梦真是太好了·2020-06-23 10:07

11款机器学习开源工具

11opensourcetoolstomakethemostofmachinelearningbySerdarYegulalp,InfoWorldDec4,20Scikit-learnPython已经成为数学

donwmufromdying·2020-06-23 08:48

C#图像检测开源项目

Accord.NETTheAccord.NETFrameworkprovidesmachinelearning,mathematics,statistics,computervision,computeraudition

fion45·2020-06-23 08:01

Elasticsearch：windows server 启动失败

org.elasticsearch.ElasticsearchException:Failurerunningmachinelearningnativecode.ThiscouldbeduetorunningonanunsupportedOSordistribution

夕阳西下，断肠人在天涯·2020-06-23 08:31

决策树的C++实现(CART)

78880934CART算法的决策树的Python实现可以参考：https://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/78881143这里参考https://machinelearningmastery.com

fengbingchun·2020-06-23 07:58

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