machinelearning

《魔鬼数学》分享笔记

，PhDinmathfromTexasA&MUniv.andnowaninstructorincomputersciencedepartmentofSIU-Carbondale.Ihavetaughtmachinelearning
周周z云金周·2019-11-06 06:14

推荐一些国内外的公开课~持续更新中。。

2016原版视频:C字幕:英文视频:Arrays字幕:英文视频:Algorithms字幕:英文视频:Memory字幕:英文视频:DataStructures字幕:英文视频:HTTP字幕:英文视频:MachineLearning
JackYao·2019-11-06 05:39

MachineLearning.1.如何使用ML进行股票投资.Day3

参考内容：续上一篇8.Labelingofdatapart1本部分将stock_price和sp500的值波动情况用百分比表示，代码中标有#new的是本次新加的内容。importpandasaspdimportosimporttimefromdatetimeimportdatetimepath="/home/sum/share/Ubuntu_DeepLearning/intraQuarter"#c
小异_Summer·2019-11-06 03:34

菜鸟笔记Python3——机器学习(一) ：梯度下降模型

参考资料chapter2TrainingMachineLearningAlgorithmsforClassifcation引言：在学习过基本的单层感知机模型之后，我们现在来学习了解另一种单层神经网络模型
灵玉真人·2019-11-06 02:49

不容错过的2017数据科学15大热门GitHub项目

目录：1.学习资源库：1.AwesomeDataScience2.MachineLearning/DeepLearningCheatSheet3.OxfordDeepNaturalLangua
阿里云云栖社区·2019-11-05 20:22

DeepLearning(2)

机器学习：machinelearning，是计算机科学和统计学的交叉学科，基本目标是学习一个x->y的函数（映射），来做分类或者回归的工作。之所以经常和数据挖掘合在一起讲是因为现在好多数据挖掘的工
小道萧兮·2019-11-05 17:34

几种监督式学习算法的比较

几种监督式学习算法的比较我所讲授的数据科学课程涵盖了该领域大部分内容，但尤其关注机器学习（machinelearning）。
hzyido·2019-11-05 17:57

start machine learning course

Courseplan:machinelearning4monthdeeplearning3monthartificialintelligenceforrobotics2monthmachinelearningfortrading4monthtryfinishallfourcoursesbeforeschoolstartsonJune16th
阿团相信梦想都能实现·2019-11-05 15:00

Machine learning in GCP(first week)

以下是coursera上的课程：MachinelearningwithtensorflowonGoogleCloudPlatformhttps://www.coursera.org/learn/google-machine-learning
wangrui927·2019-11-05 14:06

Instance Based Learning

UdacityMachineLearningInstanceBasedLearningSupervisedLearning给你一些数据集，用算法去训练函数，训练出来后，就可以投入新的数据进行预测。
不会停的蜗牛·2019-11-05 12:22

写给人类的机器学习 三、无监督学习

三、无监督学习原文：MachineLearningforHumans,Part3:UnsupervisedLearning作者：VishalMaini译者：机器之心聚类和降维：K-Means聚类，层次聚类
ApacheCN_飞龙·2019-11-05 03:07

和解

Machinelearning，Programming是技能、基础和思维方式的锻炼，也是学科交叉和新思路的来源。是你努力的证明。当然，如果你累了，也是一条退路。不要担心，每个人
Neuromancer43·2019-11-05 00:16

统计学习方法概论

统计学习也称为统计机器学习（statisticalmachinelearning）。赫尔伯特
千与千与·2019-11-04 23:20

What No One Tells You About Real-Time Machine Learning

WhatNoOneTellsYouAboutReal-TimeMachineLearning实时机器学习——那些没人告诉你的事Date:OCTOBER7,2015Author:DMITRYPETROVoriginallink
NanLi·2019-11-03 15:49

人工智能学习计划

1.牛津deeplearning课程https://www.cs.ox.ac.uk/people/nando.defreitas/machinelearning/https://www.youtube.com
灿烂的望天树·2019-11-03 12:26

google机器学习速成教程学习笔记

MachineLearningnotes监督式机器学习线性回归、训练和损失迭代方式降低损失降低损失(ReducingLoss)：梯度下降法使用TensorFlow泛化训练集和测试集验证集表示特征工程将原始数据映射到特征良好特征的特点清理数据缩放特征值处理极端离群值分箱清查特征组合特征组合的种类组合独热矢量简化正则化
星殇丶·2019-11-03 09:59

机器学习超级复习笔记

原文：SuperMachineLearningRevisionNotes译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0[最后更新：06/01/2019]本文旨在概述：机器学习中的基本概念（例如，梯度下降，反向传播等
·2019-11-03 06:18

人工智能 学习清单

MWhite'sLearningNote17/11/19初学者入门清单书籍《机器学习》西瓜书周志华TheElementsofStatisticalPatternRecognitionandMachineLearning
MWhite·2019-11-03 01:09

Python 机器学习在线指南

原文：WelcometoPythonMachineLearningcourse!协议：CCBY-NC-SA4.0欢迎任何人参与和完善：一个人可以走的很快，但是一群人却可以走的更远。
·2019-11-03 00:54

iOS11 新功能开发之 - "高大上"的 CoreML 与 Vision

ML是MachineLearning的缩写，也就是‘机器学习’，这正是现在很火的一个技术，它也是人工智能最核心的内容。
sides·2019-11-02 08:27

Machine Learning Open Source Software

MachineLearningOpenSourceSoftwareTosupporttheopensourcesoftwaremovement,JMLRMLOSSpublishescontributionsrelatedtoimplementationsofnon-trivialmachinelearningalgorithms
hzyido·2019-11-01 19:27

深度学习框架Theano利用GPU加速

WangH,ZhouZ,LiY,etal.Comparisonofmachinelearningmethodsforclassifyingmediastinallymphnodemetas
MrGiovanni·2019-11-01 11:53

ML学习路线

已经完成的都会带有我在学习过程中见到比较好的资料，或者我自己总的，这样减少大家在学习过程中找资料的成本第一阶段(六、七月)：基本模型辅助用视频Ng的courses《machinelearning》，台湾国立
多了去的YangXuLei·2019-11-01 04:29

Windows+Python+Pycharm+CUDA+Tensorflow(GPU)安装教程

原文地址：https://finthon.com/windows-python-pycharm-cuda-tensorflow-gpu-install/趁着双十一入手了一台组装机，平时用来跑跑MachineLearning
MrLonelyZC88·2019-11-01 00:01

Core ML框架详细解析（九） —— 用一系列输入进行预测（一）

ML是MachineLearning的缩写，也就是机器学习，这正是现在很火的一个技术，它也是人工智能最核心的内容。感兴趣的可以看我写的下面几篇。1.CoreML框架详细解析（一）——C
刀客传奇·2019-11-01 00:57

Construct a framework

说到MachineLearning（ML）大家肯定不会陌生，近几年好像处在持续火热之中，很多人也开始对这方面的内容进行学习研究。
sunsimple·2019-10-31 14:17

Core ML框架详细解析（十六） —— 人工智能和IBM Watson Services（一）

ML是MachineLearning的缩写，也就是机器学习，这正是现在很火的一个技术，它也是人工智能最核心的内容。感兴趣的可以看我写的下面几篇。1.CoreML框架详细解析（一）——C
刀客传奇·2019-10-31 10:20

机器学习常见的几个误区

原文:http://blog.sina.com.cn/s/blog_5357c0af0102uxoh.html下面罗列的几个在机器学习算法实际应用中误区，解决了我很多困惑，推荐大家读一下：MachineLearningDoneWrongStatisticalmodelingisalotlikeengineering.Inengineering
MapleLeaff·2019-10-31 05:37

Kaggle初体验：随机森林分析Machine Learning from Disaster In R语言

MachineLearningfromDisaster是Kaggle知名的数据分析入门练手项目，参与者需要完成：数据预处理、特征工程、建模、预测、验证步骤，实现根据给出的891行训练数据（包含乘客或海员信息
易水寒冰·2019-10-31 00:36

【笔记】MAML-模型无关元学习算法

LevineS.Model-agnosticmeta-learningforfastadaptationofdeepnetworks[C]//Proceedingsofthe34thInternationalConferenceonMachineLearning-Volume70
Veagau·2019-10-31 00:00

30分钟全方位了解阿里云Elasticsearch（附公开课完整视频）

摘要：阿里云Elasticsearch提供100%兼容开源Elasticsearch的功能，以及Security、MachineLearning、Graph、APM等商业功能，致力于数据分析、数据搜索等场景服务
大涛学长·2019-10-30 05:54

学习笔记

学习笔记b站视频地址：李宏毅2019国语第一章机器学习介绍HandcraftedrulesMachinelearning≈lookingforafunctionfromdataSpeechrecognitionImagerecognitionPlayinggoDialoguesystemFrameworkdefineasetoffunctiongoodnessoffunctionpickthebe
黄龙士·2019-10-29 22:00

计算机视觉：卷积神经网络（3）

风格迁移目标检测标准的CNN分类模型，经过CONV卷积层后，Softmax层输出4x1向量：fromIPython.displayimportImagelibo="C:/Users/libo/Desktop/machinelearning
目睹闰土刺猹的瓜·2019-10-27 19:28

AutoML入门概述

2.1.4Skip-connect的生成2.1.5RNN控制器结点架构2.2NASNetSearchSpace3.总结传统的计算学习方式包括特征提取，模型设计以及参数调优三大部分，而自动机器学习（AutoMachineLearning
非典型废言·2019-10-27 15:53

原始的GAN为什么处理离散数据效果很差？

以下是goodfellow的回答，链接（似乎需要）：https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/40ldq6/generative_adversarial_networks_for_text
阳阳鸭·2019-10-25 19:06

2019年最新中科院人工智能领域JCR期刊分区（附2019-2020人工智能领域顶级会议分类表）

ComputerVisionandPatternRecognition(240)NIPS：AdvancesinNeuralInformationProcessing(169)ICML：InternationalConferenceonMachineLearning
Mr.Jk.Zhang·2019-10-24 10:29

Useful NumPy functions: Reshape, Argpartition, Clip, Extract, Setdiff1d

IneverydaydataprocessingforMachineLearningandDataScienceprojects,weencounteruniquesituations,thoserequireboilerplatecodetosolvetheproblem.Overtheperiodsomeofthoseareconvertedintobasefeaturesprovidedby
Jerry_Jin·2019-10-24 10:00

机器学习Explainability vs Interpretability

ThedifferencebetweenmachinelearningexplainabilityandinterpretabilityInthecontextofmachinelearningandartificialintelligence
MrCharles·2019-10-23 15:26

Netron - 网络可视化

github.com/lutzroeder/netronhttps://www.lutzroeder.com/aiNetronisavisualizerforneuralnetwork,deeplearningandmachinelearningmodels.ItrunsonmacOS
ForeverStrong·2019-10-23 13:27

Machine learning Year阅读笔记

MachinelearningYear01WhyMachineLearningStrategy比如想开发一个图像分类的APP，识别图像中是否含有猫，通常可能有以下想法：Yourteamhasalotofideas
冬日and暖阳·2019-10-21 19:07

一文介绍机器学习模型调优的"解题思路"

选自MachineLearningPerformanceImprovementCheatSheet作者：JasonBrownlee翻译&整理BySam之前讲了一些机器学习的算法和特征工程的东西，相信大家如果有一些数据也是可以建立出自己的模型了
文文学霸·2019-10-21 12:34

吴恩达《Machine Learning Yearning》完整中文版开源

《MachineLearningYearning》是吴恩达历时两年，根据自己多年实践经验整理出来的一本机器学习、深度学习实践经验宝典。
刘星麟·2019-10-21 10:49

深度学习中损失函数之RMS和MES

学校给我们一人赞助了100美元购买英文原版图书，几方打听后选择了PRML即PatternRecognitionandMachineLearning。自从拆封这本书开始慢慢的品读，经常会有相见恨晚之感。
思念殇千寻·2019-10-19 16:00

【ML】 李宏毅机器学习一：Regression、Gradient Descent（python实现）

我的GitHub地址：https://github.com/taw19960426/DeepLearning存放与之对应的python代码1.Regression1.1IntroductionMachineLearning
唐维康·2019-10-18 20:14

吴恩达《Machine Learning Yearning》完整中文版开源

吴恩达《MachineLearningYearning》完整中文版开源啦！
·2019-10-18 05:19

机器学习项目

Minimalandcleanexamplesofmachinelearningalgorithmsimplementations自制机器学习算法库机器学习算法python实现算法/数据结构/Python
CopperDong·2019-10-17 11:44

[ML机器学习 - Stanford University] - Week1 - 01 Introduction

WhatisMachineLearning?
chilliegg·2019-10-16 17:00

142页"ICML会议"强化学习笔记整理，值得细读

utm_source=aicamp作者|DavidAbel编辑|DeepRL来源|深度强化学习实验室（ID:Deep-RL）ICML是InternationalConferenceonMachineLearning
AI科技大本营·2019-10-16 16:03

142页"ICML会议"强化学习笔记整理，值得细读

utm_source=aicamp作者|DavidAbel编辑|DeepRL来源|深度强化学习实验室（ID:Deep-RL）ICML是InternationalConferenceonMachineLearning
AI科技大本营·2019-10-16 16:03

机器学习相关资料分享——《A Course in Machine Learning》

《ACourseinMachineLearning》byHalDauméIIICIMLisasetofintroductorymaterialsthatcoversmostmajoraspectsofmodernmachinelearning
zyq-lucky·2019-10-16 16:28
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