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  • 如今,人工智能技术已经成为国家战略,无人超市、人脸识别、自动驾驶、智能家居等“黑科技”正逐渐成为现实。像云计算、大数据、深度学习、算法、语音识别、技术机器人技术等作为人工智能的技术储备,都离不开Python、Java、C++等编程语言的支撑。而当下热门的Python被认为是现阶段人工智能技术的首选编程语言。因此想入门人工智能领域,需要从Python入手(下图来自拉勾网2019年8月8日数据)...
    2019-08-19 17:56:03
    阅读量:1021
    评论:1
  • 1结论1.1总结和致谢在这门课中我们花了大量的时间介绍了诸如线性回归逻辑回归神经网络支持向量机等等一些监督学习算法,这类算法需要带标签的数据和样本,比如x(i)y(i)。然后我们也花了很多时间介绍无监督学习,例如K-均值聚类用于降维的主成分分析。以及当你只有一系列无标签数据x(i)时的异常检测算法,当然有时带标签的数据也可以用于异常检测
    2018-01-09 22:29:43
    阅读量:1924
    评论:1
  •    时间过得很快,转眼间就要到了准备毕业论文的时候了。研究生的毕业论文不能像本科一样简单的发现规律,将规律表达出来便可。研究生的论文更像是一种通过发现现实问题,进行深入研究后,再将现象提炼出来进行规律总结最后对问题提出更为科学的解决方案。重点在这个提炼与应用的过程,也是很痛苦的一个过程。需要查看大量的文献,了解国际最新研究动态。运用很多较为先进的方法进行操作。特别是瞻仰过几篇师兄的毕业论文...
    2018-11-27 16:24:04
    阅读量:881
    评论:1
  • 第一:线性代数是把复杂问题简单化解决,但是简单问题已经很复杂了。第二:国内还没有一本关于机器学习讲得连老百姓都能看得明白的书籍。
    2018-01-04 14:40:31
    阅读量:2162
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  • 接触Python和机器学习也有一段时间了,也看了不少人的心得体会,综合自己的实际经历,想谈谈个人的看法。首先,我一直认为,机器学习,算法、语言通通不重要,哪怕你的代码是完全拷贝别人的,也不代表你的能力就是很低。当初学习机器学习的时候,我看过吴恩达的教程,也看过李飞飞的博士生的公开课,得到的领悟是,决定是否成为大师的,不是你对算法、工具包用得多熟练,而是你对整个过程的整体把控,包括每一种工具的意义、...
    2018-02-08 10:39:06
    阅读量:130
    评论:0
  • 应导师要求,给新来的师弟师妹讲讲机器学习的一些东西,方便有个大概的结构,本人不才,略写点自己的看法和总结,有错误之处请多多指教。回顾比赛最近半年参加的比赛成绩:1.阿里音乐流行趋势预测大赛2016.5.17-7.15Top15/54762.最后一公里极速配送2016.7.4-9.9Top31/14603.阿里云安全算法挑战赛2016.8.22-10
    2016-12-23 21:47:15
    阅读量:5758
    评论:2
  • 梳理了一下自己对于机器学习的体会,大致就是这四个方面吧。一.初识ML    2014年的暑假,我正在和我的小伙伴准备9月的全国大学生数学建模竞赛,老师给我们的任务也是蛮重的,要做三道题,做完后都要答辩,也就是跟老师介绍我们对于这个问题所用的方法和结果。我还清楚的记得前两道题是2013年的国赛A题通过提取监控视频中的车流来提出解决交通拥挤的方案,B题碎纸片的拼接,如果老师感兴趣的话可
    2015-05-15 17:29:00
    阅读量:1721
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  •    通过我自己的这大半年的接触和了解,结合找工作需要现对于如何入门机器学习提几点自己的看法。如果你以后要想干算法工程师、机器学习工程师,数据挖掘工程师。那么请你好好看一下我下面说的话。============================================================================总路线    先学机器学习,再学深度...
    2018-05-18 17:51:41
    阅读量:5843
    评论:5
  • 从头到尾都是撸板子,或多或少的增加了一些理解花了四个月的时间,一点点的补完了这本书,才发现就算是实战书,也不是一本就可以加深印象的机器学习这个方向,也不单单的是一遍就能搞定的东西,理论在过了CS229发现果然还是应该重复重复重复的看下去这本书涉及API的之后的就没实战了,因为开了ss发现也爬不到东西下一本书准备刷《集体智慧编程》,顺便可以补一下《MLAPP》,周老师是《机器学习》讲
    2017-04-05 19:30:21
    阅读量:4663
    评论:3
  • 这节课我们来学习numpy的一些基本的操作和属性。为什么这样安排学习课程呢?我觉得这样交叉学习,使用到什么的时候就去查看,对于numpy也好还是matplotlib的学习也好。他们的内容有很多,要想全部掌握还是很难的,只有不断的自己去实践,遇到什么不知道的问题就去学习。而不是想去看numpy和matplotlib的相关详细教学,把numpy学习透彻再进行机器学习。以上只是个人看法
    2017-06-30 14:17:39
    阅读量:281
    评论:0
  • 整个教程有参考网上其他一些大牛的看法,总体的教学应该是从numpy和matplotlib开始教学,然后最后进入SK-learn学习,整个课程的代码之后会推送到github上面去。对于教程,采用代码注释的方式,有不知道和有错的问题的话可以在下面评论,我尽量保证每天一更,勿喷!你没有学过Numpy?没关系你没有学过matplotlib?没关系一起学习机器学习系列今天先来
    2017-06-28 16:14:51
    阅读量:1465
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