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机器学习 的搜索结果
【新智元导读】前几天我们向大家推荐了自学成为 Data Scientist 在线课程系列,很多人纷纷收藏和分享。今天新智元再针对数学,为大家介绍几本书和相关资料。你或许没有强大的数学基础,你或许都还没完全搞明白机器学习是怎么回事儿,但这些都不重要。还是那句话,现在网络资源那么丰富,只要想学就没有不可能,这就是AI时代极客精神!
http://www.dlworld.cn/ZiLiaoXiaZai/3200.html日期:2017/1/17 13:21:30
来自 Swinburne 科技大学的 Jason Brownlee 博士为我们带来了最新一期的机器学习书目,内容覆盖科普、各级教材以及不同编程语言的机器学习应用。
http://www.dlworld.cn/ZiLiaoXiaZai/3174.html日期:2017/1/16 17:40:16
在当下的机器学习热潮,人才匮乏十分显著。截至目前,国内开设人工智能(AI)专业的高校不多,相当多的开发者是跨界入门,需要自学大量知识并摸索。因而优质的学习资源至关重要。因此,雷锋网搜集了全世界范围内最受欢迎的机器学习课程,整理成这份“机器学习十大入门公开课”盘点,集中呈现给各位。这份推荐榜颇费心血,综合考虑了难易、侧重点、时效性等诸多因...
http://www.dlworld.cn/XueXiSuanFa/3123.html日期:2017/1/14 11:46:23
【新智元导读】谷歌大脑负责人 Jeff Dean 今天在谷歌博客刊文,从论文发表、TensorFlow 到推广机器学习,全面总结团队 2016 年的工作,并分享 2017 年有哪些事情等着他们。【在新智元后台回复“谷歌大脑2016”下载全部27篇论文】
http://www.dlworld.cn/YuanMaXiaZai/3119.html日期:2017/1/14 11:34:36
​【新智元导读】今天我们要介绍的主人公叫 David Venturi。一年前他还没有编程背景,凭着对数学的爱好开始上网自学。后来他被加拿大一所大学的计算机科学专业录取,但仅过了两个礼拜就退学了,因为他发现想学的东西都能在网上找到。于是,Venturi 综合 edX、Coursera、Udacity 等网站,自己设计课程组合,在家完成了数据科学家“硕士学位”。下面就让新智元来带...
http://www.dlworld.cn/ZiLiaoXiaZai/3117.html日期:2017/1/20 11:38:30
  近年来,人工智能的强势崛起,特别是去年AlphaGo和韩国九段棋手李世石的人机大战,让我们深刻地领略到了人工智能技术的巨大潜力。
http://www.dlworld.cn/YeJieDongTai/3101.html日期:2017/1/13 13:45:45
小编说:从数据分析的角度来看,数据挖掘与机器学习有很多相似之处,但不同之处也十分明显,例如,数据挖掘并没有机器学习探索人的学习机制这一科学发现任务,数据挖掘中的数据分析是针对海量数据进行的,等等。从某种意义上说,机器学习的科学成分更重一些,而数据挖掘的技术成分更重一些。
http://www.dlworld.cn/ZiLiaoXiaZai/3075.html日期:2017/1/11 16:31:56
在创造万物之前,上帝只是在做纯理论的数学。后来他想,做点应用数学应该是个有趣的变化。
http://www.dlworld.cn/ZiLiaoXiaZai/3045.html日期:2017/1/10 18:40:39
科技的发展使人工智能离人类的生活越来越近,其中隐含的安全问题也渐渐引起顶级安全专家们的关注。
http://www.dlworld.cn/JiQiShiJue/3013.html日期:2017/1/7 19:53:18
机器学习领域都有哪些常用算法?本文带来盘点。
http://www.dlworld.cn/ShenDuXueXiYingYong/3009.html日期:2017/1/7 18:26:37
本次分析对目前在机器学习与自然语言处理领域的各类组织与院校的科研情况进行了对比。分析显示,在论文数量上,卡耐基梅隆大学(CMU)高居第一位。
http://www.dlworld.cn/YeJieDongTai/2990.html日期:2017/1/6 16:06:19
2015-2016 的机器学习平台开源大潮中,美国是当之无愧的引领者:无论是谷歌、亚马逊、微软、IBM 等互联网巨头,还是美国各大科研院所,为开源世界贡献了品类繁多的机器学习工具。这其中不乏华人的身影,比如开发出 Caffe 的贾杨清。
http://www.dlworld.cn/ShenDuXueXiYingYong/2981.html日期:2017/1/6 8:30:02
  【导读】本文介绍了机器学习模型出错的常见原因, 讨论了如何用偏差和方差、精确率和召回率这些指标来评测模型的问题,并基于 Andrew Ng 在斯坦福机器学习课程中所教授的概念,提出了一些解决这些问题的方法。
http://www.dlworld.cn/XueXiSuanFa/2953.html日期:2017/1/5 8:54:27
这是一个为没有人工智能背景的程序员提供的机器学习上手指南。使用神经网络不需要博士学位,你也不需要成为实现人工智能下一个突破的人,你只需要使用现有的技术就行了——毕竟我们现在已经实现的东西已经很突破了,而且还非常有用。我认为我们越来越多的人将会和机器学习打交道就像我们之前越来越多地使用开源技术一样——而不再仅仅将其看作是一...
http://www.dlworld.cn/YuYiLiJie/2916.html日期:2017/1/3 18:32:32

随着互联网行业的井喷式发展,获取信息的方式越来越多,人们从主动获取信息逐渐变成了被动接受信息,信息量也在以几何倍数式爆发增长。
http://www.dlworld.cn/ZiLiaoXiaZai/2888.html日期:2016/12/31 14:16:57
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