目录 机器学习英雄访谈录之双料 Kaggle 大师:Dr. Jean-Francois Puget 正文 对我的启发 机器学习英雄访谈录之双料 Kaggle 大师:Dr. Jean-Francois Puget Sanyam Bhutani 是 Medium 上一位专注 ML 和 CV 的博主,本系列翻译自他进行的系列采访--<机器学习英雄访谈录>. 学习从模仿开始,要模仿就要模仿那些最棒的人,这是我开始本系列的初衷. 正文 今天我要采访的是一位双料大师:Kaggle Discussion 大…

目录 机器学习英雄访谈录之 Kaggle Kernels 专家:Aakash Nain 正文 对我的启发 机器学习英雄访谈录之 Kaggle Kernels 专家:Aakash Nain Sanyam Bhutani 是 Medium 上一位专注 ML 和 CV 的博主,本系列翻译自他进行的系列采访--<机器学习英雄访谈录>. 学习从模仿开始,要模仿就要模仿那些最棒的人,这是我开始本系列的初衷. 正文 这次我采访的是 Aakash Kumar Nain,一位 Kaggle kernel 专家.…

目录 机器学习英雄访谈录之 DL 自由职业者:Tuatini Godard 正文 对我的启发 机器学习英雄访谈录之 DL 自由职业者:Tuatini Godard Sanyam Bhutani 是 Medium 上一位专注 ML 和 CV 的博主,本系列翻译自他进行的系列采访--<机器学习英雄访谈录>. 学习从模仿开始,要模仿就要模仿那些最棒的人,这是我开始本系列的初衷. 正文 今天我们要采访的是 Tuatini Godard.我的好朋友,一位来自法兰西的的深度学习自由职业者. Sanyam:…

目录 机器学习英雄访谈录之 DL 实践家:Dominic Monn 正文 对我的启发 机器学习英雄访谈录之 DL 实践家:Dominic Monn Sanyam Bhutani 是 Medium 上一位专注 ML 和 CV 的博主,本系列翻译自他进行的系列采访--<机器学习英雄访谈录>. 学习从模仿开始,要模仿就要模仿那些最棒的人,这是我开始本系列的初衷. 正文 今天采访的是 Dominic Monn,一位伟大的领袖.缔造者.社区领导者.自驾车工程师和远程工作的 DL 工程师.1 Sanyam…

<机器学习及实践--从零开始通往Kaggle竞赛之路> 在开始说之前一个很重要的Tip:电脑至少要求是64位的,这是我的痛. 断断续续花了个把月的时间把这本书过了一遍.这是一本非常适合基于python入门的机器学习入门的书籍,全书通俗易懂且有代码提供.书中源代码连接为Ipython环境.主页君使用的是pycharm,python2.7,具体安转过程书本写的很详细.码完书中代码,有一点点点小不符(或许可能是因为平台不一样),百度基本可以解决问题(有问题也可以留言探讨).贴一点代码,以示学习: 1…

内容简介 本书面向所有对机器学习与数据挖掘的实践及竞赛感兴趣的读者,从零开始,以Python编程语言为基础,在不涉及大量数学模型与复杂编程知识的前提下,逐步带领读者熟悉并且掌握当下最流行的机器学习.数据挖掘与自然语言处理工具,如Scikitlearn.NLTK.Pandas.gensim.XGBoost.Google Tensorflow等. 全书共分4章.第1章简介篇,介绍机器学习概念与Python编程知识:第2章基础篇,讲述如何使用Scikitlearn作为基础机器学习工具:第3章进阶篇…

<Python 机器学习及实践–从零开始通往kaggle竞赛之路>很基础 主要介绍了Scikit-learn,顺带介绍了pandas.numpy.matplotlib.scipy. 本书代码基于python2.x.不过大部分可以通过修改print()来适应python3.5.x. 提供的代码默认使用 Jupyter Notebook,建议安装Anaconda3. 最好是到https://www.kaggle.com注册账号后,运行下第四章的代码,感受下. 监督学习: 2.1.1分类学习(Cla…

python+sklearn+kaggle机器学习 系列教程 0.kaggle 1. 初级线性回归模型机器学习过程 a. 提取数据 b.数据预处理 c.训练模型 d.根据数据预测 e.验证 今天是1024欸,发个贴拿个勋章 至于为什么1024这个数字很重要,因为1024是2的10次方 系列教程 补了一个系列关于这个的实例教程 机器学习参考篇: python+sklearn+kaggle机器学习 用python+sklearn(机器学习)实现天气预报 准备 用python+sklearn(机器学习…

昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ) 2.Elements of Statistical Learning(by Bishop's) 这两本是英文的,但是非常全,第一本需要有一定的数学基础,第可以先看第二本.如果看英文觉得吃力,推荐看一下下面…

  小编都深深的震惊了,到底是谁那么好整理了那么多干货性的书籍.小编对此人表示崇高的敬意,小编不是文章的生产者,只是文章的搬运工. <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…