1. 優(yōu)化算法的分類(lèi) （以下描述，均不是學(xué)術(shù)用語(yǔ)吹菱，僅供大家快樂(lè)的閱讀） 1.1常見(jiàn)的優(yōu)化算法 在分類(lèi)之前，我們先列舉一下常見(jiàn)的優(yōu)化算法（不然我們拿什么分類(lèi)呢？）却桶。1遺傳算法G...
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優(yōu)化算法筆記（二）優(yōu)化算法的分類(lèi) -
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法：Dropout、梯度消失/爆炸蔗牡、Adam優(yōu)化算法肾扰，一篇就夠了！
1. 訓(xùn)練誤差和泛化誤差 機(jī)器學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測(cè)試數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)蛋逾。如果你改變過(guò)實(shí)驗(yàn)中的模型結(jié)構(gòu)或者超參數(shù)集晚，你也許發(fā)現(xiàn)了：當(dāng)模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集上更準(zhǔn)確時(shí)，它在測(cè)試數(shù)據(jù)集上卻...
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生信技能樹(shù)：https://vip.biotrainee.com/ Openbiox： https://community.openbiox.org/ 公眾號(hào)：優(yōu)雅R 生物數(shù)據(jù)分析QA，技術(shù)文檔與博客亏钩，需要你的參與莲绰。 ……………………………… 歡迎在簡(jiǎn)書(shū)創(chuàng)作和做筆記的生信學(xué)習(xí)者、愛(ài)好者以及相關(guān)編程人員加入本專(zhuān)題姑丑，貢獻(xiàn)你的文字蛤签，無(wú)論是原創(chuàng)還是筆記，我們需要你栅哀，將本專(zhuān)題打造為生信知識(shí)寶庫(kù)震肮、交流平臺(tái)。 內(nèi)容可以是對(duì)生物信息學(xué)與算法知識(shí)相關(guān)資源的收集留拾、整理戳晌，以及原創(chuàng)筆記： * R * Python * Perl * Linux 工具與編程 * 繪圖 * 統(tǒng)計(jì) * 計(jì)算生物學(xué) * 各類(lèi)算法 * 機(jī)器學(xué)習(xí)
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誠(chéng)招管理員咳蔚！聯(lián)系我~ 本專(zhuān)題專(zhuān)注于大數(shù)據(jù)技術(shù)豪嚎，包括但不限于：分布式系統(tǒng)，hadoop谈火，spark侈询，storm，mesos堆巧，hbase妄荔，zookeeper。谍肤。啦租。 Tips:如果是自己學(xué)習(xí)這些技術(shù)，通過(guò)社區(qū)學(xué)習(xí)是一個(gè)不錯(cuò)的方式荒揣。 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)(Machine Learning系任，ML)是研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類(lèi)的學(xué)習(xí)行為恳蹲，以獲取新的知識(shí)或技能，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俩滥。數(shù)據(jù)挖掘是從海量數(shù)據(jù)中獲取有效的嘉蕾、新穎的、潛在有用的霜旧、最終可理解的模式的非平凡過(guò)程错忱。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(kù)界提供的數(shù)據(jù)管理技術(shù)，機(jī)器學(xué)習(xí)是數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)重要的工具挂据。機(jī)器學(xué)習(xí)交流群：613944735
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使用Python語(yǔ)言崎逃，及其在因特網(wǎng)信息數(shù)據(jù)獲戎谰蟆（爬蟲(chóng)）和數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)上的應(yīng)用个绍。也包含python的基本使用勒葱。
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機(jī)器學(xué)習(xí)與計(jì)算機(jī)視覺(jué)
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)專(zhuān)題歡迎大家投稿相關(guān)內(nèi)容篮洁。從基礎(chǔ)理論到實(shí)戰(zhàn)演練均可嘗試投稿涩维。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(mǎn)足你的哈袁波！ 該專(zhuān)欄中的文章還會(huì)被發(fā)在：UAI人工智能公眾號(hào)瓦阐。讓更多的人看到你們的優(yōu)秀作品。
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Google寶貴的深度學(xué)習(xí)開(kāi)開(kāi)源框架
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TensorFlow文檔與筆記
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我以官方文檔為主線(xiàn)猾瘸，開(kāi)始對(duì)TensorFlow的學(xué)習(xí)。這期間會(huì)把我的理解進(jìn)行持續(xù)的輸出丢习，作為《TensorFlow從0到N》系列牵触。 它不會(huì)止于翻譯和筆記，不會(huì)停留在語(yǔ)言和工具咐低，而是堅(jiān)持通過(guò)啟發(fā)性的方式揽思，循序漸進(jìn)的構(gòu)建理解，搭建一個(gè)堅(jiān)實(shí)可靠的见擦、連接“零基礎(chǔ)”與“人工智能（AI）/機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）/深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）”領(lǐng)域之間的緩坡道绰更。
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機(jī)器學(xué)習(xí)儡湾、深度學(xué)習(xí)資料整理，實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)總結(jié)：https://github.com/jacksu/machine-learning
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本專(zhuān)題招募管理員，有意向請(qǐng)簡(jiǎn)信私聊役首，謝謝尝丐！ 用來(lái)分享機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)衡奥，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)爹袁，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矮固，相互學(xué)習(xí)失息！
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本小推車(chē)專(zhuān)門(mén)推各種perl相關(guān)的基本語(yǔ)法介紹盹兢，資源，應(yīng)用守伸。特別是與生物信息學(xué)應(yīng)用相關(guān)的文章绎秒。 ???????????????????????? 文章的收錄是有順序的，查看的時(shí)候請(qǐng)點(diǎn)擊“最新收錄”然后進(jìn)行查看尼摹。 ?? perl基本語(yǔ)法见芹，比如和python語(yǔ)法的區(qū)別 ?? perl上下文剂娄，比如將列表賦值給標(biāo)量會(huì)發(fā)生什么 ?? perl特殊變量，比如$_ $/ $\ ?? perl入門(mén)玄呛，比如循環(huán)阅懦，常見(jiàn)的正則使用等 ?? perl進(jìn)階，比如引用把鉴，比如map grep等 ?? perl高級(jí)故黑，比如命名空間儿咱，繼承庭砍，閉包等 ?? perl的單行程序，比如與linux的各個(gè)工具搭配 ?? perl常用模塊混埠，比如File::Basename Yaml ?? perl繪圖怠缸，比如svg模塊，GD模塊钳宪，circos工具等等 ?? perl與生物信息學(xué)之間的關(guān)系揭北，比如用perl提取genbank ?? perl6的相關(guān)用法（生信不太建議學(xué)perl6） 備注：本文很多的文章也可在 JSON_NULL 的專(zhuān)題 『碼神之路：perl篇』 中找到。這個(gè)專(zhuān)題對(duì)我的幫助很大吏颖，感謝這位簡(jiǎn)友
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Python 數(shù)據(jù)科學(xué)手冊(cè)【部分】
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數(shù)據(jù)分析
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專(zhuān)注機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析呆奕，Python、R衬吆、Ruby梁钾、MATLAB、Mathematica逊抡。
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用python寫(xiě)爬蟲(chóng), 收集各種關(guān)于爬蟲(chóng)的知識(shí), 歡迎各種投稿. 由于本人比較忙(懶), 而且專(zhuān)題投稿較多, 希望尋找有興趣, 有熱情的人做管理員幫忙審核投稿, 讓專(zhuān)題內(nèi)容更加豐富以幫助廣大同學(xué), 有意者請(qǐng)私聊我, 謝謝!
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記錄自己學(xué)習(xí)python的點(diǎn)點(diǎn)滴滴軌跡，希望以后回來(lái)看這個(gè)專(zhuān)題的時(shí)候灯谣，自己能有了更大的進(jìn)步ヾ(●′?｀●)?哇～
