深度解读 AlphaGo 算法原理】的更多相关文章

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<深度学习与计算机视觉 算法原理.框架应用>全书共13章,分为2篇,第1篇基础知识,第2篇实例精讲.用通俗易懂的文字表达公式背后的原理,实例部分提供了一些工具,很实用. <大数据架构详解:从数据获取到深度学习>从架构.业务.技术三个维度深入浅出地介绍了大数据处理领域端到端的知识. <深度学习与计算机视觉 算法原理.框架应用>PDF,带书签,347页. <大数据架构详解:从数据获取到深度学习>PDF,带书签,373页. 配套源代码. 网盘下载:http://1…
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我就是认真:Linux SWAP 深度解读(必须收藏) http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4Nzg5Nzc5OA==&mid=2651660097&idx=1&sn=a3d38e3af2c9d8d431c46fe7680b428d&scene=2&srcid=0606f21oK1jm1IKMwEyi6aNz&from=timeline&isappinstalled=0#wechat_redirect 作者简介 邹立…
欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 张钦坤 腾讯研究院秘书长蔡雄山 腾讯研究院法律研究中心副主任祝林华 腾讯研究院法律研究中心助理研究员曹建峰 腾讯研究院法律研究中心高级研究员 相关推荐:AI 新技术革命将如何重塑就业和全球化格局?深度解读 UN 报告 (中篇)AI 新技术革命将如何重塑就业和全球化格局?深度解读 UN 报告 (下篇) 中国<新一代人工智能发展规划>开篇即表明,人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活.改变世界.诚然,被视为一种变革性技术的人工智能,有望成…
在集成学习原理小结中,我们讲到了集成学习有两个流派,一个是boosting派系,它的特点是各个弱学习器之间有依赖关系.另一种是bagging流派,它的特点是各个弱学习器之间没有依赖关系,可以并行拟合.本文就对集成学习中Bagging与随机森林算法做一个总结. 随机森林是集成学习中可以和梯度提升树GBDT分庭抗礼的算法,尤其是它可以很方便的并行训练,在如今大数据大样本的的时代很有诱惑力. 1.  bagging的原理 在集成学习原理小结中,我们给Bagging画了下面一张原理图. 从上图可以看出,…
本文来自:张洋的MySQL索引背后的数据结构及算法原理 摘要 本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题.特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等.为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论. 文章主要内容分为三个部分. 第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数…
GBDT算法原理深入解析 标签: 机器学习 集成学习 GBM GBDT XGBoost 梯度提升(Gradient boosting)是一种用于回归.分类和排序任务的机器学习技术,属于Boosting算法族的一部分.Boosting是一族可将弱学习器提升为强学习器的算法,属于集成学习(ensemble learning)的范畴.Boosting方法基于这样一种思想:对于一个复杂任务来说,将多个专家的判断进行适当的综合所得出的判断,要比其中任何一个专家单独的判断要好.通俗地说,就是"三个臭皮匠顶个…
本文转载自http://blog.jobbole.com/24006/ 摘要本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题.特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等.为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论.文章主要内容分为三个部分.第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论M…
AC-BM算法原理与代码实现(模式匹配) AC-BM算法将待匹配的字符串集合转换为一个类似于Aho-Corasick算法的树状有限状态自动机,但构建时不是基于字符串的后缀而是前缀.匹配 时,采取自后向前的方法,并借用BM算法的坏字符跳转(Bad Character Shift)和好前缀跳转(Good Prefix Shift)技术.   坏字符跳转即当字符串树中的字符与被匹配内容x失配时,将字符串树跳转到下一个x的出现位置,如果x的字符串树不存在, 则将字符串树向左移动字符串树的最小字符串长度.…