2019-05-11 20:20:09 H_hei 阅读数 220
  • 数据深度学习项目实战-人脸检测视频教程

    购买课程后,请扫码入学习群,获取唐宇迪老师答疑 进军深度学习佳项目实战:人脸检测项目视频培训课程,从数据的收集以及预处理开始,一步步带着大家完成整个人脸检测的项目,其中涉及了如何使用深度学习框架Caffe完成整个项目的架构,对于每一个核心步骤详细演示流程和原理解读,在完成检测代码之后进行了详细评估分析,并给出一篇顶级会议论文作为学习参考,详细分析了针对人脸检测项目的优缺点和改进策略。

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dataScience

闲话 ?:每个人都应在学习的方向一定是需要经过各方面的考虑、斟酌、权衡的。

这里旨在分享一些我在学习的过程中所收集使用到的一些书籍和资料,其中包括 数据挖掘 、算法、数据分析、机器学习、深度学习、深度学习框架、和一些大牛的笔记以及老师们的讲义供大家学习。

github地址https://github.com/mmkliuzhiliang/dataScience

这方面的学习实则为交叉学科下面分类仅仅供参考

机器学习

数据挖掘

数据分析

深度学习

python

链接:https://pan.baidu.com/s/1t_kwkidQ1dLALhQq3sZjtg
提取码:ew4a

插入一张图谱 供大家参考
在这里插入图片描述


如有侵权,请及时联系、谢谢(。・_・。)ノI’m sorry~

2017-11-01 21:48:05 helloworld_Fly 阅读数 1909
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上一篇博客已经是10月11日写的了,过了大半个月,没有坚持将学习内容总结记录,需要调整!

回顾十月剩下二十多天的时间,完成了三个计划:

1.将Udacity数据分析入门剩余课程结束。

2.在kaggle学习和实战,翻译文章《titantic data analysis》

3.学习吴恩达在网易云公开课上的前两部分课程。


1.Udacity数据分析入门第二部分(numpy和pandas使用)

在Python中进行数据分析,必不可少的两个工具就是numpy和pandas,其中numpy是将数据转化成array,可以方便进行大量的运算操作、索引和排序等。

pandas则是将数据转化为Series,使用方式和numpy类似,但pandas还支持dataframe数据框结构,可方便在数据分析时对数据进行分组、切片和删减等。

具体笔记内容详见下图:


下篇博客更新数据分析titanic实战翻译内容!

2017-04-30 22:15:44 blueheart20 阅读数 3756
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0 数据时代/人工智能时代的降临前夜

从2016年开始,业界忽然针对机器学习和人工智能的追捧大行其道,其中更以Google推出的AlphaGo程序在2016年3月以4:1大胜韩国九段围棋选手李世石;2016年岁末,在国内棋类网站弈城网上出现了一个类似“围棋上帝”的账号(“围棋上帝”是指每一步都绝对正确,每一步都绝对算到,洞悉全局的一切),在2016年12月29日至31日的3天时间里,神秘高手连胜柯洁九段、陈耀烨九段、朴廷桓九段、芈昱廷九段、唐韦星九段等高手。

什么是人工智能、机器学习、深度学习、数据挖掘以及数据分析?

2017年初, AlphaGo化身神秘网络棋手Master击败包括聂卫平、柯洁、朴廷桓、井山裕太在内的数十位中日韩围棋高手,在30秒一手的快棋对决中无一落败, 拿下全胜战绩,在棋界和科技界引发剧震。

AlphaGo的胜利充分让世人认识到了AI(Artifical Intelligence)的威力和未来,于是人工智能忽然之间离我们近在咫尺;对于我们大部分人来说,到底什么是人工智能?它是忽然之间冒出来的新概念吗?接下来笔者将为各位读者梳理一下其发展的路径以及历程以及主要的关键词。

1 数据分析(Data Analysis)

伴随着信息化时代的降临,人类第一次有了数据化的概念和积累;基于数据库系统和应用程序,可以直观查看统计分析系统中的数据,从而可以很快得到我们想要的结果;这个就是最基本的数据分析功能,也是我们在信息化时代了,除了重构业务流程、提升行业效率和降低成本之外,另一个非常重要的数据分析功能,数据直观化。

什么是人工智能、机器学习、深度学习、数据挖掘以及数据分析?

举例如下,在财务系统的信息化中,基于企业的财务系统,我们可以直观获取企业现金流量表、资产负债表和利润表,这些都来自与我们的数据分析技术。目前常用的软件是Excel, R, Python等工具。

2 数据挖掘(Knowledge-Discovery in Databases)

简称KDD,从其英文缩写中可以发现,其是基于数据库系统的数据发现过程,立足与数据分析技术之上,提供更为高端和高级的规律趋势发现以及预测功能;同时数据量将变得更为庞大,依赖于模式识别等计算机前沿的技术;其还有另外一个名称为商业智能(BI, Business Intelligence),依托于超大型数据库以及数据仓库、数据集市等数据库技术来完成。什么是人工智能、机器学习、深度学习、数据挖掘以及数据分析?


主要的应用领域在电子商务领域,主要的原因是电商时代其有迫切的数据挖掘的需求和应用场景,比如经典的啤酒与尿布的关联性就是电商应用中的一个例子。

主要挖掘方法有: 分类 (Classification), 估计(Estimation), 预测(Prediction), 相关性分组或关联规则(Affinity grouping or association rules), 聚类(Clustering), 复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像,视频,音频等)等技术。

此时的数据挖掘不足之处主要集中在数据库系统对于数据的检索分析能力支持有限,数据处理能力的不足大大限制了商业应用的进行,大部分场景下都是基于数据抽样的分析;同时挖掘应用需要进行定制化的开发,开发和维护成为即为昂贵,应用领域非常的狭小。

这个时代主要的数据挖掘的解决方案主要集中在BI之上,主要来自于Oracle, IBM, Microsoft等数据库厂商的解决方案。

《未完待续》

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本文系CDSN的博主《木小鱼的笔记》个人原创,如要转载,请保留原始链接和原作者信息,支持原创,尊重原创,让知识的世界更美好。

作者本人也维护了一个今日头条上的头条号:程序加油站,欢迎大家关注。


2018-06-14 13:14:40 dearbaba_11 阅读数 676
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  01.python数据分析与机器学习实战
    02.深度学习入门视频课程(上篇)
    03.深度学习入门视频课程(下篇-2017-11-06更新完毕)
    04.深度学习框架-Tensorflow案例实战视频课程(2017-11-06 更新完毕)
    05.深度学习项目实战-深度学习框架Caffe使用案例视频课程
    06.深度学习项目实战视频课程-人脸检测
    07.深度学习项目实战-关键点定位视频教程(2017-11-14更新完毕)
    08.自然语言处理word2vec
    09.决胜AI-强化学习实战系列视频课程
    10.Tensorflow项目实战视频课程-文本分类
    11.深度学习项目实战视频课程-StyleTransfer(基于Tensorflow)(2017-11-18更新完毕)
    12.深度学习顶级论文算法详解视频课程
    13.深度学习实战项目-利用RNN与LSTM网络原理进行唐诗生成视频课程
    14.机器学习对抗生成网络
    15.深度学习项目实战视频课程-Seq2Seq序列生模型
    16.机器学习-推荐系统

 

    17.机器学习经典案例

 

地址:https://www.javaxxz.com/thread-365251-1-1.html

2018-06-01 15:03:08 qq_39658251 阅读数 1386
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大数据与深度学习

      大数据是我们现在经常听到的一个词,在互联网时代迅速发展的今天,大数据的应用范围越来越广,但是深度学习这个词对于很多人来说是比较陌生的,深度学习是什么,是一种要求还是一种技术,这种技术与我们日常可能听到的词例如机器人、人工智能都是息息相关的,在现在为什么深度学习会受到重视,这也是得益于人工智能以及大数据等技术受到的重视,很多做的比较成功的互联网公司在深度学习上也做的很好,投入的精力也处于行业的领先地位。

关注作者:需要系统学习,零基础和实战视频资料,其他文章会找到大神组织

第一、深度学习是一种模拟大脑的行为

这是一种新的技术,可以从所学习对象的机制以及行为等等很多相关联的方面进行学习研究,这就是为什么深度学习和人工智能有关系的原因,人工智能说到底是一种模仿类型行为以及思维的技术。

第二、深度学习对于大数据的发展有帮助

在深度学习的过程中才会产生启发,为什么以前的数据只是数据,后来的数据就可以成为大数据,这都是因为深度学习对于大数据技术开发的每一个阶段都是有帮助的,不管是数据的分析还是挖掘还是建模,只有深度学习,这些工作才会有可能一一得到实现。

第三、深度学习转变了解决问题的思维

很多时候发现问题到解决问题,走一步看一步不是一个主要的解决问题的方式了,在深度学习的基础上,要求我们从开始到最后都要基于哦那个一个目标,为了需要优化的那个最终目的去进行处理数据以及将数据放入到数据应用平台上去。

第四、大数据的深度学习需要一个框架

深度学习不是有针对性的,和机器学习一样,特别是在大数据方面的应用,它也是需要一个框架或者一个系统的,就和做大数据分析的过程中,企业不仅仅只是要创建一个大数据平台,还要有能力驾驭它,并且对于各个方面都要有全面的了解。在大数据方面的深度学习都是从基础的角度出发的,总而言之,将你的大数据通过深度分析变为现实这就是深度学习和大数据的最直接关系。

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