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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(jué)、牛津xDeepMind自然語(yǔ)言處理里伯、MIT6.S自動(dòng)駕駛課程，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(zhuān)題招募管理員，有意向請(qǐng)簡(jiǎn)信私聊飒箭，謝謝狼电！ 用來(lái)分享機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)弦蹂，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)肩碟，計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(zhuān)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凸椿，相互學(xué)習(xí)削祈！
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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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讀萬(wàn)卷書(shū)新啼，行萬(wàn)里路，閱無(wú)數(shù)人刹碾。<br><br>超級(jí)吃貨燥撞，愛(ài)吃湖南菜，川菜迷帜，杭幫菜物舒，嘗遍天下美食。<br><br>攝影愛(ài)好者戏锹，游歷全國(guó)各地冠胯，閱盡人間春色。<br><br>愛(ài)看電影锦针，尤其是美國(guó)大片和俄羅斯生猛大片荠察！非主流影評(píng)寫(xiě)手。<br><br>近期關(guān)注人工智能奈搜！ <br><br>微信號(hào)：JINYULIN_SH_<br>QQ號(hào)：2806032155
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整理一份萬(wàn)字機(jī)器學(xué)習(xí)資料悉盆！本系列主要根據(jù)吳恩達(dá)老師的課程、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)資料整理馋吗！在本文章中焕盟，有些地方寫(xiě)的十分簡(jiǎn)略，不過(guò)詳細(xì)的介紹我都附上了相應(yīng)的博客鏈接宏粤，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(jiàn)分類(lèi)模型（ svm，決策樹(shù)蛇摸，貝葉斯等）的優(yōu)缺點(diǎn)备图，適用場(chǎng)景以及如何選型解決過(guò)擬合的方法有哪些？ KNN（分類(lèi)與回歸） 分類(lèi)模型可以做回歸分析嗎赶袄？反過(guò)來(lái)可以嗎？ 分類(lèi)模型和回...
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邏輯回歸 vs 決策樹(shù) vs 支持向量機(jī)
分類(lèi)問(wèn)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(wèn)題之一抠藕。在本文中饿肺，我們將從眾多技術(shù)中挑選出三種主要技術(shù)展開(kāi)討論，邏輯回歸（Logistic Regression）盾似、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)敬辣？雪标！自從去年 AlphaGo 完虐李世乭，深度學(xué)習(xí)火了溉跃。但似乎沒(méi)人說(shuō)得清它的原理村刨，只是把它當(dāng)作一個(gè)黑箱來(lái)使。有人說(shuō)撰茎，深度學(xué)習(xí)就是一個(gè)非線(xiàn)性分類(lèi)器[1]嵌牺？有人說(shuō)，深度學(xué)習(xí)是對(duì)人腦的...
