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  • 课程目录    第1课机器学习中数学基础    第2课高效计算基础与图像线性分类器    第3课梯度下降法与反向传播    第4课CNN与常用框架    第5课CNN训练注意事项与框架使用    第6课CNN推展案例    第7课RNN介绍    第8课RNN应用    第9课更多的网络类型...
    2018-08-03 10:27:13
    阅读量:72
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  • 课程目录第1课机器学习中数学基础第2课高效计算基础与图像线性分类器第3课梯度下降法与反向传播第4课CNN与常用框架第5课CNN训练注意事项与框架使用第6课CNN推展案例第7课RNN介绍第8课RNN应用第9课更多的网络类型...
    2019-04-10 14:13:43
    阅读量:50
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  • StanfordNg课程(Coursera) 正在进行中涉及到偏复杂的概率论的知识点都没讲。编程方面注重向量化实现,几乎每个codingassignment几行代码就可以写出来。其实这门课就是CS229:MachineLearning的简化版(更全面更细致,难度也高一点,涉及比较多的公式推导)。对机器学习算法有一个大概的了解,不到足以支撑自己做一个系统出来。
    2016-12-16 14:28:08
    阅读量:558
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  • 课程目录      第1课机器学习中数学基础      第2课高效计算基础与图像线性分类器      第3课梯度下降法与反向传播      第4课CNN与常用框架      第5课CNN训练注意事项与框架使用      第6课CNN推展案例      第7课RNN介绍      第8课RNN应用      第9课更多的网络类型      第...
    2018-11-13 18:46:40
    阅读量:114
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  • 机器学习的基础1.何谓机器学习简单地说,机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息。机器学习横跨计算机科学、工程技术和统计学等多个学科,需要多学科的专业知识。机器学习的主要任务就是分类。当决定使用某个机器学习算法进行分类是,首先需要做的是算法训练,即如何学习分类。通常为算法输入大量的已分类的数据作为算法的训练集。训练集是用于训练机器学习算法的数据样本集合,
    2017-08-10 10:45:30
    阅读量:149
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  • 统计学习的分类:机器学习从不同角度可以分成许多类:从有无参数角度可以分为:parametric None-parametric从限制性角度来讲:有高restrictive的模型和flexible的模型分别占据了解释性和精确性从数据结构的标定上监督性算法非监督性算法半监督性算法机器学习的描述指标:
    2016-09-12 18:41:45
    阅读量:595
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  • 开篇刷了七天剑指offer,离实习和秋招越来越近了,要拾起一些东西了,博客都是逼出来的,希望实习前不会断更。这边主要是以代码为主,每天刷一个章节。主要内容来自于sklearn与tensorflow机器学习指南。目前还不知道书的内容坑不坑,但愿靠谱些,不至于让我看不下去。我只突出要点和代码,完整内容请点击上面的链接去看原书的翻译。...
    2018-06-06 15:19:57
    阅读量:287
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  • 1,监督学习给机器的训练数据拥有标记和答案例如:图像已经积累了标定信息银行已经积累了客户的信息和信用卡的信息2,非监督学习给机器的训练数据没有标记或答案对没有标记的数据进行分类– 聚类分析对数据进行降维处理特征提取:把没用的特征忽略掉特征压缩:PCA算法方便可视化异常检测:对一些错误的点去除3,半监督学习(更常见)一部分数据拥有标记或答案,而另一部分没用...
    2019-02-18 17:39:07
    阅读量:3642
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  •                      第一章机器学习基础机器学习用途广泛:当人们点击搜索引擎返回给人们的链接,搜索引擎能够记录这次点击并通过机器学习优化下次搜索结果;通过机器学习可以在后台自动检测过滤垃圾广告邮件;基于以往的统计知识,可以知道用户很多习惯,从而为用户提供更好的选择;通过手写识别软件识别正确的手写地址加快邮件分拣等。人们生活中的...
    2018-08-06 10:59:41
    阅读量:89
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    2018-08-01 13:33:17
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