2.1 監(jiān)督學(xué)習(xí) 原文：Machine Learning for Humans, Part 2.1: Supervised Learning 作...

2.2 監(jiān)督學(xué)習(xí) II 原文：Machine Learning for Humans, Part 2.1: Supervised Learnin...

2.3 監(jiān)督學(xué)習(xí) III 原文：Machine Learning for Humans, Part 2.3: Supervised Learni...

四憾赁、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí) 原文：Machine Learning for Humans, Part 4: Neural Networks & De...

三潮罪、無監(jiān)督學(xué)習(xí) 原文：Machine Learning for Humans, Part 3: Unsupervised Learning 作者...

一片林、為什么機(jī)器學(xué)習(xí)重要 原文：Machine Learning for Humans 作者：Vishal Maini 譯者：飛龍 協(xié)議：CC B...

六、最好的機(jī)器學(xué)習(xí)資源 原文：The Best Machine Learning Resources 作者：Vishal Maini 譯者：飛龍...

深度學(xué)習(xí)相比較于之前的數(shù)學(xué)模型而言更容易上手料皇。大多數(shù)研究深度學(xué)習(xí)的人都是在用那些牛人們創(chuàng)造的模型谓松，只需要換一個(gè)不同當(dāng)應(yīng)用，再重新調(diào)一調(diào)參數(shù)践剂，就可...

前段時(shí)間一個(gè)新來的博士問我怎么學(xué)習(xí)編程鬼譬。這位博士之前是學(xué)習(xí)自動(dòng)化的，編程經(jīng)驗(yàn)基本接近沒有舷手。鑒于她是一個(gè)編程小白拧簸，我只好按照“模仿+超越”的思路來...

在深度學(xué)習(xí)技術(shù)和人工智能越來越普及的今天，每個(gè)人都或多或少需要了解一些深度學(xué)習(xí)的知識(shí)男窟。深度學(xué)習(xí)技術(shù)真的幾乎可以輔助解決任何問題盆赤。深度學(xué)習(xí)技術(shù)不僅...