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机器学习保罗万象,在学习这门技术时,最好可以有一些速查手册之类的东西在手边,它们列出了需要了解的关键点。Robbie Allen整理了20多个与机器学习相关的速查资料,并分享出来,或许也可以帮助其他学习这门技术的人。
日期:今 19:16 作者:
最近很多新入门的同学问我到底怎么入门,今天先给大家推荐一些有用的书籍和简单的入门。希望可以给有需要的朋友一些帮助,谢谢!
日期:今 19:14 作者:
目前,机器学习领域建模的主要语言是 Python 和 R,前不久腾讯推出的机器学习框架 Angel 则支持 Java 和 Scala。本文作者 Abhishek Soni 则用行动告诉我们,开发机器学习模型,Java 也可以。
日期:今 14:47 作者:

  本论文通过理论分析深度神经网络群体风险(population risk)的收敛行为和它的驻点(stationary point)与属性来研究深度学习的经验风险(empirical risk)全景图。对于 L 层的线性神经网络,我们证明其经验风险一致收敛到训练样本大小为 n、比率(rate)为
的群体风险,其中 d 是总权重维度、r 是每一层权重的量...
日期:06月12日 作者:
国际计算语言学协会 (ACL,The Association for Computational Linguistics),是世界上影响力最大、最具活力的国际学术组织之一,其会员遍布世界各地。第 55 届国际计算语言学协会(ACL)年会将于 7 月 30 日-8 月 4 日在加拿大温哥华举行。
日期:06月05日 作者:
近日,由马耳他大学副教授、情感计算专家 Georgios N. Yannakakis 和纽约大学副教授、人工智能与游戏研究者 Julian Togelius 合著的《人工智能与游戏》一书发布了其第一版(草稿),最终版本将在年末由 Springer 出版社发行。机器之心对该书的基本情况和目录做了编译,下载链接见文中。
日期:06月05日 作者:
最近,麦肯锡一篇长达20页PDF的报告对中国AI当下的发展状态进行了全面而细致的介绍。文章从学术研究、算法、数据、计算能力四个角度分析中国的AI实力。文章指出,AI对中国发展事关重大,但是目前的关键是人才。
日期:05月19日 作者:
在此专栏文章中,思岚科技将对机器人定位导航技术中的 SLAM 进行细致讲解。
日期:05月19日 作者:

  做互联网运营的数据分析,首先就是学会“分解”。将数据分解,将问题分解。所有的数据都可以层层向下分解,找出更多的“子数据”,通过对子数据的挖掘和优化,往往能逐个击破,找到方向,提升最后的“关键指标”。这个重要的思路也贯穿了本文章下面几乎所有的内容。很多时候我们找不到努力的...
日期:05月15日 作者:

  摘要: 本文以浅显易懂的语言介绍了机器学习和深度学习的定义及应用,以及在源数据要求,硬件支持,特征工程、问题解决方式、执行时间及可解释性等方面的区别,对于新手入门有很大启示意义。
   
日期:05月12日 作者:
Python 是一门更注重可读性和效率的语言,尤其是相较于 Java,PHP 以及 C++ 这样的语言,它的这两个优势让其在开发者中大受欢迎。
日期:05月11日 作者:
无监督学习是深度学习的圣杯。它的目的是希望能够用极少量且不需要标注的数据训练通用系统。本文将从无监督学习的基本概念开始再进一步简述无监督学习的各个基础算法及其优缺点。本文作者为专注机器人与视觉研究的 e-Lab 的研究者 Eugenio Culurciello。
日期:05月08日 作者:
【新智元导读】这是一份生成对抗(神经)网络的重要论文以及其他资源的列表,由 Holger Caesar 整理,包括重要的 workshops,教程和博客,按主题分类的重要论文,视频,代码等,值得收藏学习。
日期:05月02日 作者:
Python 语言是数据科学中最常见、最受欢迎的工具之一。近日,Data Incubator 发布了一篇题为《15 个排名最佳的数据科学 Python 包》(Ranked: 15 Python Packages for Data Science)的报告,报告作者对数据科学有价值的 15 个 Python 包进行了一个排名,旨在以一种简单易懂的列表或排名形式帮助数据科学家排序并分析与其专业相关的大量主题。机器之心对报告全文进行了...
日期:05月02日 作者:
现在机器学习逐渐成为行业热门,经过二十几年的发展,机器学习目前也有了十分广泛的应用,如:数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人等方面。
日期:04月24日 作者:
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