方法:结合项目.竞赛.mentor计划…

学习Road map Part 04 自动驾驶.SLAM.ROS.树莓派…

方法: 优先重复已学过的内容 写学习笔记…

方法: 结合编程软件 matlab / octave / python / maxima / ruby 线性代数 向量.行列式 线性方程组 LU 分解 特征值.对角化 特征值算法…

AI早期成就,相对朴素形式化环境,不要求世界知识.如IBM深蓝(Deep Blue)国际象棋系统,1997,击败世界冠军Garry Kasparov(Hsu,2002).国际象棋,简单领域,64个位置,严格限制方式移动32个棋子.可由简短.完全形式化规则列表描述,容易事先准备.抽象.形式化,是人类最困难脑力任务,但计算机最容易.早期打败人类最好象棋选手,最近识别对象.语音任务达到人类平均水平.日常生活需要世界巨量知识,主观.直观,很难形式化表达.计算机智能需要获取同样知识.关键挑战,非形式化知识…

机器学习.图像识别方面 书籍推荐 作者:小涛 链接:https://www.zhihu.com/question/20523667/answer/97384340 来源:知乎 著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 网上看的,觉得不错 1. 数学 我们所说的图像处理实际上就是数字图像处理,是把真实世界中的连续三维随机信号投影到传感器的二维平面上,采样并量化后得到二维矩阵.数字图像处理就是二维矩阵的处理,而从二维图像中恢复出三维场景就是计算机视觉的主要任务之一.这里面…

Spark学习之基于MLlib的机器学习 1. 机器学习算法尝试根据训练数据(training data)使得表示算法行为的数学目标最大化,并以此来进行预测或作出决定. 2. MLlib完成文本分类任务步骤: (1)首先用字符串RDD来表示你的消息 (2)运行MLlib中的一个特征提取(feature extraction)算法来把文本数据转换为数值特征(适合机器学习算法处理):该操作会返回一个向量RDD. (3)对向量RDD调用分类算法(比如逻辑回归):这步会返回一个模型对象,可以使用该对象对…

通过对MNIST的学习,对TensorFlow和机器学习快速上手. MNIST:手写数字识别数据集 MNIST数据集 60000行的训练数据集 和 10000行测试集 每张图片是一个28*28的像素图.用一个数字数组来表示这张图片.这里把这个数组展开成一个向量,长度为28*28=784.(其实展平图片丢失了许多关键的二维结构信息,但这里他这么做了) 训练集包括两部分:索引图片集[60000,784],标签集[60000,10] 标签机使用的是 one-hot vectors.一个one-hot向…

第2章 k-近邻算法 KNN 概述 k-近邻(kNN, k-NearestNeighbor)算法是一种基本分类与回归方法,我们这里只讨论分类问题中的 k-近邻算法. 一句话总结:近朱者赤近墨者黑! k 近邻算法的输入为实例的特征向量,对应于特征空间的点:输出为实例的类别,可以取多类.k 近邻算法假设给定一个训练数据集,其中的实例类别已定.分类时,对新的实例,根据其 k 个最近邻的训练实例的类别,通过多数表决等方式进行预测.因此,k近邻算法不具有显式的学习过程. k 近邻算法实际上利用训练数据集对…

技术不只是我的工作,也是我的生活,以后的博客中会穿插一些个人的喜悦.愤怒或者感悟,希望大家能够接受. 我所有的一切,比我技术更好的怕是我的脸皮了,昨天收到京东面试没有通过的消息,喊了几句“我好悲伤啊”就又能够继续我的生活了.呵呵,我不喜欢批判,但总是能看到自己的不足,好吧,这是一个痛并快乐的过程,我要造作的喊“悲伤”,我想放纵让亲友安慰我,我也要悄悄的学习,只为证明:我也很强,以后会更强. 在京东面试之后,对程序有了一点感触:数据结构和算法之间,一个程序员首先要考虑最合适的数据模型,之后才是算法…