什么是 TensorBoard TensorBoard 是 TensorFlow 上一個(gè)非常酷的功能，我們都知道神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很多時(shí)候就像是個(gè)黑盒子场斑，里面到底是什么樣，是什么樣的結(jié)...
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詳解 TensorBoard－如何調(diào)參 -
# 加速python運(yùn)行-numba
加速python運(yùn)行-numba numba是一個(gè)用于編譯Python數(shù)組和數(shù)值計(jì)算函數(shù)的編譯器，這個(gè)編譯器能夠大幅提高直接使用Python編寫的函數(shù)的運(yùn)算速度。 numba...
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我們已經(jīng)進(jìn)入一個(gè)嶄新的智能機(jī)器時(shí)代捐下，在未來幾年內(nèi)，人工智能和機(jī)器人給世界帶來的影響將遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過個(gè)人計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)在過去的30年間已經(jīng)對(duì)世界造成的改變萌业。是謙遜地生存坷襟，還是傲慢地死去？智能機(jī)器將成為我們的奴隸生年，伙伴還是主人婴程？
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歡迎加入人工智能領(lǐng)域档叔！
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誠招管理員患亿！聯(lián)系我~ 本專題專注于大數(shù)據(jù)技術(shù)传蹈，包括但不限于：分布式系統(tǒng)，hadoop步藕，spark惦界，storm，mesos咙冗，hbase沾歪，zookeeper。雾消。灾搏。 Tips:如果是自己學(xué)習(xí)這些技術(shù)挫望，通過社區(qū)學(xué)習(xí)是一個(gè)不錯(cuò)的方式。 JIRA:https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK/?selectedTab=com.atlassian.jira.jira-projects-plugin:summary-panel
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機(jī)器學(xué)習(xí)與計(jì)算機(jī)視覺
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機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning拷肌，ML)是研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識(shí)或技能旨巷，重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能巨缘。數(shù)據(jù)挖掘是從海量數(shù)據(jù)中獲取有效的、新穎的采呐、潛在有用的若锁、最終可理解的模式的非平凡過程。數(shù)據(jù)挖掘中用到了大量的機(jī)器學(xué)習(xí)界提供的數(shù)據(jù)分析技術(shù)和數(shù)據(jù)庫界提供的數(shù)據(jù)管理技術(shù)斧吐，機(jī)器學(xué)習(xí)是數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)重要的工具又固。機(jī)器學(xué)習(xí)交流群：613944735
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機(jī)器學(xué)習(xí)算法關(guān)注機(jī)器學(xué)習(xí)仰冠，人工智能，數(shù)據(jù)挖掘蝶糯，計(jì)算機(jī)視覺等相關(guān)領(lǐng)域的文章
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該專題是機(jī)器學(xué)習(xí)昼捍、推薦系統(tǒng)和自然語言處理识虚、深度學(xué)習(xí)相關(guān)算法學(xué)習(xí)記錄，用通俗的語言去理解算法妒茬，去樸實(shí)的文字記錄每次前行担锤，每個(gè)算法力爭說清緣由，且嘗試實(shí)現(xiàn)或者使用開源庫進(jìn)行乍钻。機(jī)器學(xué)習(xí)忍者在路上……
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)專題歡迎大家投稿相關(guān)內(nèi)容团赁。從基礎(chǔ)理論到實(shí)戰(zhàn)演練均可嘗試投稿育拨。若有GPU計(jì)算資源需求去完成很有價(jià)值的工作也可以留言請(qǐng)求，我們會(huì)滿足你的哈欢摄！ 該專欄中的文章還會(huì)被發(fā)在：UAI人工智能公眾號(hào)熬丧。讓更多的人看到你們的優(yōu)秀作品。
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分享深度學(xué)習(xí)害捕、機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺闷畸、模式識(shí)別尝盼、資源語言處理、推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域的一些技術(shù)
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心理學(xué)、社會(huì)學(xué)殿漠、經(jīng)濟(jì)學(xué)赴精、博弈論，以及現(xiàn)在興起的人工智能绞幌、深度學(xué)習(xí)蕾哟、大數(shù)據(jù)，究竟給我們的日常生活帶來了多少新的變化莲蜘？ 認(rèn)知谭确、記憶、學(xué)習(xí)票渠，這些人類迷一樣的能力逐哈，左右著人的進(jìn)步與人類社會(huì)的發(fā)展。最近20年來庄新，由哲學(xué)、心理學(xué)薯鼠、人工智能择诈、語言學(xué)、人類學(xué)出皇、神經(jīng)學(xué)融合而成的認(rèn)知學(xué)科羞芍，逐步成為一個(gè)新的重要學(xué)科，并在實(shí)際應(yīng)用過程中產(chǎn)生強(qiáng)大的影響郊艘。 找遍了其他專題荷科，要么不合適，要么勉強(qiáng)投稿被退纱注，這么一個(gè)常常運(yùn)用畏浆、但是卻偏門的學(xué)科體系，究竟能不能獨(dú)立存在呢狞贱？
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本專題招募管理員瞎嬉，有意向請(qǐng)簡信私聊蝎毡，謝謝厚柳！ 用來分享機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)沐兵，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)别垮，計(jì)算機(jī)視覺等領(lǐng)域的一些技術(shù)。 Machine Learning 學(xué)習(xí)資料：http://www.reibang.com/p/e0238db24973 相關(guān)參考： 1. [Coursera - Machine Learning by Andrew Ng]：https://www.coursera.org/learn/machine-learning 2. [ Stanford CS231n Course]：http://cs231n.github.io/ 課程整理：http://www.reibang.com/p/182baeb82c71 3. [深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(英文原版)]：http://neuralnetworksanddeeplearning.com/ [GitBook同步鏈接]：https://www.gitbook.com/book/tigerneil/neural-networks-and-deep-learning-zh/details 4. [UFLDL教程]：http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL%E6%95%99%E7%A8%8B （中文） http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial （英文） 5. [Deep Learning - An MIT Press book]：http://www.deeplearningbook.org/ 6. [Neural Network Playground]： http://playground.tensorflow.org/ 7. [A Guide to Deep Learning]： http://www.reibang.com/p/6752a8845d01 8. [知乎“機(jī)器學(xué)習(xí)”專欄]： https://www.zhihu.com/collection/108812637 9. [How do Convolutional Neural Networks work?] http://www.reibang.com/p/fe428f0b32c1 …… 希望大家可以相互交流扎谎，相互學(xué)習(xí)碳想！
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我是 Alice<br>喜歡人工智能移袍，行動(dòng)派<br>創(chuàng)造力，思考力老充，學(xué)習(xí)力提升修煉進(jìn)行中<br>歡迎志同道合的小伙伴們和我一起學(xué)習(xí)<br>微信：XerDudu葡盗，備注簡書<br>公眾號(hào)：極客X養(yǎng)成計(jì)劃<br>轉(zhuǎn)載記得聯(lián)系作者哦！
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A good article. And thanks for the attached paper!
如何感性地理解EM算法啡浊？
如果使用基于最大似然估計(jì)的模型觅够，模型中存在隱變量，就要用EM算法做參數(shù)估計(jì)巷嚣。個(gè)人認(rèn)為喘先，理解EM算法背后的idea，遠(yuǎn)比看懂它的數(shù)學(xué)推導(dǎo)重要廷粒。idea會(huì)讓你有一個(gè)直觀的感受窘拯，從...
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如何感性地理解EM算法？
如果使用基于最大似然估計(jì)的模型坝茎，模型中存在隱變量涤姊，就要用EM算法做參數(shù)估計(jì)。個(gè)人認(rèn)為嗤放，理解EM算法背后的idea思喊，遠(yuǎn)比看懂它的數(shù)學(xué)推導(dǎo)重要。idea會(huì)讓你有一個(gè)直觀的感受次酌，從...
