發(fā)簡(jiǎn)信
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數(shù)據(jù)科學(xué)與人工智能知識(shí)分享<br>微信公眾號(hào)：大數(shù)據(jù)文摘<br>微博：@大數(shù)據(jù)文摘<br><br>大數(shù)據(jù)文摘經(jīng)授權(quán)翻譯李飛飛斯坦福CS231n計(jì)算機(jī)視覺枫夺、牛津xDeepMind自然語言處理活合、MIT6.S自動(dòng)駕駛課程雏婶，地址<a href="http://study.163.com/course/introduction/1003223001.htm" rel="nofollow" target="_blank">http://study.163.com/course/introduction/1003223001.htm</a>
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本專題招募管理員留晚，有意向請(qǐng)簡(jiǎn)信私聊，謝謝告嘲！ 用來分享機(jī)器學(xué)習(xí)错维，深度學(xué)習(xí)奖地，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，計(jì)算機(jī)視覺等領(lǐng)域的一些技術(shù)赋焕。 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参歹，相互學(xué)習(xí)！
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12. 批標(biāo)準(zhǔn)化（Batch Normalization ）大綱：Tips for Training Deep Network Training Strategy: Batch Normalization Activation Fun...
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整理一份萬字機(jī)器學(xué)習(xí)資料牧挣！本系列主要根據(jù)吳恩達(dá)老師的課程急前、李航老師的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法以及自己平時(shí)的學(xué)習(xí)資料整理！在本文章中瀑构，有些地方寫的十分簡(jiǎn)略裆针，不過詳細(xì)的介紹我都附上了相應(yīng)的博客鏈接，大家可以根據(jù)相應(yīng)的...
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面試經(jīng)驗(yàn)（機(jī)器學(xué)習(xí)）
常見分類模型（ svm另假，決策樹像屋，貝葉斯等）的優(yōu)缺點(diǎn)，適用場(chǎng)景以及如何選型解決過擬合的方法有哪些边篮？ KNN（分類與回歸） 分類模型可以做回歸分析嗎己莺？反過來可以嗎？ 分類模型和回...
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邏輯回歸 vs 決策樹 vs 支持向量機(jī)
分類問題是我們?cè)诟鱾€(gè)行業(yè)的商業(yè)業(yè)務(wù)中遇到的主要問題之一戈轿。在本文中凌受，我們將從眾多技術(shù)中挑選出三種主要技術(shù)展開討論，邏輯回歸（Logistic Regression）思杯、決策...
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為什么大家都不戳破深度學(xué)習(xí)的本質(zhì)胜蛉？！自從去年 AlphaGo 完虐李世乭色乾，深度學(xué)習(xí)火了誊册。但似乎沒人說得清它的原理，只是把它當(dāng)作一個(gè)黑箱來使暖璧。有人說案怯，深度學(xué)習(xí)就是一個(gè)非線性分類器[1]？有人說澎办，深度學(xué)習(xí)是對(duì)人腦的...
