Sweetkang 的机器学习实验室 (1)】的更多相关文章

前言 近年来,Machine Learning 在许多领域上已然取得了可喜的成就,非常火热.就我个人来讲,有意将业余 Sport Programming 的范围扩展一下,譬如 Topcoder Marathon.在解决实际问题中,方法太 Naive 往往效果不怎么样,依旧需要学习一下相关的基础知识. 本系列文章主要基于 Coursera 的 Machine Learning,我社内部 Machine Learning 课里能说的一部分,wikipedia,以及一些其他的读物. 一些概念 机器学习…
实现我们分类数字的网络 好,让我们使用随机梯度下降和 MNIST训练数据来写一个程序来学习怎样识别手写数字. 我们用Python (2.7) 来实现.只有 74 行代码!我们需要的第一个东西是 MNIST数据.如果有 github 账号,你可以将这些代码库克隆下来, git clone https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning.git 或者你可以到这里 下载. 顺便说一下, 当我先前说到 MNIST 数据集时,我说…
30个深度学习库:按Python.C++.Java.JavaScript.R等10种语言分类 包括 Python.C++.Java.JavaScript.R.Haskell等在内的一系列编程语言的深度学习库. 一.Python1.Theano 是一种用于使用数列来定义和评估数学表达的 Python 库.它可以让 Python 中深度学习算法的编写更为简单.很多其他的库是以 Theano 为基础开发的:Keras 是类似 Torch 的一个精简的,高度模块化的神经网络库.Theano 在底层帮助其…
全球AI界最值得关注的十位科学家   我们可以看到AI已经从象牙塔里的高冷研究,逐步转换为科技公司.互联网公司的最核心竞争力.AI代表了这时代人类的前沿智慧,也正达到一种科学的极致. 这两天在美国加利福尼亚州的山景城,google 正举办着I/O 2016年度开发者大会,AI(artificial intelligence人工智能)再度成为大会焦点. 智能助手.智能家居中枢.智能聊天应用等新产品陆续在大会上发布.有意思的是,谷歌本次发布了智能家居的硬件产品Google Home来对抗Amazon…
https://2018.qconbeijing.com/schedule 会议 · 第一天 (2018/04/20 周五) 时间 日程 上午 主题演讲 大数据下的软件质量建设实践 黄闻欣 出品 人工智能与深度学习实践专场(解决方案专场) 曹倩芸 出品 运维开发实践专场(解决方案专场) 孙春鹭 出品 第一会议厅 203AB 201AB 201CD 09:00-09:10 极客邦科技主题演讲 池建强 极客邦科技 / 总裁…
今天,商业智能BI和大数据分析产品提供商思迈特软件(Smartbi)宣布完成亿级B+轮战略融资,本轮投资方为领先的全球企业级数据分析和组织智能服务平台提供商--明略科技. 此前,思迈特软件曾先后获得来自价值资本.方广资本的数千万A轮投资,及高成资本.琥珀资本的1.25亿B轮投资. 思迈特软件与明略科技此次战略合作将进一步加强双方在数据分析和智能决策等业务上的优势叠加效应,通过双方在产品.技术.市场等方面的整合互补,以产品创新带动产业模式升级,携手为国内企业数字化转型发展注入新动力. i黑马&数字…
机器学习及其基础概念简介 作者:白宁超 2016年12月23日21:24:51 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(K-means聚…
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…
开始学习Python,之后渐渐成为我学习工作中的第一辅助脚本语言,虽然开发语言是Java,但平时的很多文本数据处理任务都交给了Python.这些年来,接触和使用了很多Python工具包,特别是在文本处理,科学计算,机器学习和数据挖掘领域,有很多很多优秀的Python工具包可供使用,所以作为Pythoner,也是相当幸福的.如果仔细留意微博和论坛,你会发现很多这方面的分享,自己也Google了一下,发现也有同学总结了"Python机器学习库",不过总感觉缺少点什么.最近流行一个词,全栈工…
  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…