初见 机器学习图解 错过了这一篇,你学机器学习可能要走很多弯路 这3张脑图,带你清晰人工智能学习路线 一些课程 Andrew Ng的网络课程 HomePage:http://www.deeplearning.ai/ 网易云课堂(中文翻译版):https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm Andrew Ng的机器学习课程 coursera:https://www.coursera.org/learn/machine-learn…

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http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/44245575 关于怎么学习python,并将python用于数据科学.数据分析.机器学习中的一篇非常好的文章 Comprehensive learning path – Data Science in Python 深度学习路径-用python进行数据学习 Journey from a Pythonnoob(新手) to a Kaggler on Python So, you want to bec…

模块概览 在nodejs中,path是个使用频率很高,但却让人又爱又恨的模块.部分因为文档说的不够清晰,部分因为接口的平台差异性. 将path的接口按照用途归类,仔细琢磨琢磨,也就没那么费解了. 获取路径/文件名/扩展名 获取路径:path.dirname(filepath) 获取文件名:path.basename(filepath) 获取扩展名:path.extname(filepath) 获取所在路径 例子如下: var path = require('path'); var filepat…

转自:机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最…

Deep Learning是机器学习中一个非常接近AI的领域,其动机在于建立.模拟人脑进行分析学习的神经网络,近期研究了机器学习中一些深度学习的相关知识,本文给出一些非常实用的资料和心得. Key Words:有监督学习与无监督学习.分类.回归.密度预计.聚类,深度学习,Sparse DBN, 1. 有监督学习和无监督学习 给定一组数据(input,target)为Z=(X,Y). 有监督学习:最常见的是regression & classification. regression:Y是实数ve…

Awesome-TensorFlow-Chinese TensorFlow 中文资源全集,学习路径推荐: 官方网站,初步了解. 安装教程,安装之后跑起来. 入门教程,简单的模型学习和运行. 实战项目,根据自己的需求进行开发. 很多内容下面这个英文项目: Inspired by https://github.com/jtoy/awesome-tensorflow 官方网站 官网:https://www.tensorflow.org/ 中文:https://tensorflow.google.cn/…

我的人工智能学习之路-从无到有精进之路 https://blog.csdn.net/sinox2010p1/article/details/80467475 如何自学人工智能路径规划(附资源,百分百亲身经验)https://www.jianshu.com/p/2be801b101f2 零基础自学人工智能,看这些资料就够了(300G资料免费送)https://www.jianshu.com/p/cb0db5a8a5d6 如何自学人工智能路径规划(附资源,百分百亲身经验)https://www.ji…

Java Learning Path(三)过程篇 每个人的学习方法是不同的,一个人的方法不见得适合另一个人,我只能是谈自己的学习方法.因为我学习Java是完全自学的,从来没有问过别人,所以学习的过程基本上完全是自己摸索出来的.我也不知道这种方法是否是比较好的方法,只能给大家提供一点参考了. 学习Java的第一步是安装好JDK,写一个Hello World,? 其实JDK的学习没有那么简单,关于JDK有两个问题是很容易一直困扰Java程序员的地方:一个是CLASSPATH的问题,其实从原理上来说,…

from:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7826917 Deep Learning是机器学习中一个非常接近AI的领域,其动机在于建立.模拟人脑进行分析学习的神经网络,最近研究了机器学习中一些深度学习的相关知识,本文给出一些很有用的资料和心得. Key Words:有监督学习与无监督学习,分类.回归,密度估计.聚类,深度学习,Sparse DBN, 1. 有监督学习和无监督学习 给定一组数据(input,target)为Z=(X,…