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  • 机器学习该怎么入门? - 知乎
    今天我来谈谈对机器学习如何入门自己的理解。 1 放弃海量资料! 没错,就是放弃海量资料!在我们想要入门机器学习的时候,往往会搜集很多资料,什么 xx学院机器学习内部资源、机器学习从入门到进阶百 G 资源、xx 人工智能教程,等等。很多时候我们拿着十几 G、几百 G 的学习资源,然后踏
  • 如何自学机器学习Machine Learning? - 知乎
    半监督学习分类 为了更友好帮助新手学习机器学习算法,主要课程时是基于Machine Learning (Coursera, Andrew Ng) 的课程内容。 目录结构: 绪论 线性回归 逻辑回归 神经网络 打造实用的机器学习系统 支持向量机 SVM 聚类算法 数据降维 异常检测 推荐系统 大规模机器学习 应用案例照片文字识别 总结 也可以
  • 机器学习 - 知乎
    何谓 “机器学习”,学界尚未有统一的定义。但有两个定义特别值得了解:一个来自卡内基梅隆大学的Tom Mitchell教授,一个来自Goodfellow、Bengio 和 Courville合著的经典“花书”《深度学习》。
  • 学习机器学习应该看哪些书籍? - 知乎
    最近,一本名为Foundations of Machine Learning(《机器学习基础》)的课在Reddit上热度飙升至300,里面可谓内容丰富。 不仅有500多页的课程PDF可以下载,并且还有13章的PPT也可以获取。 有Reddit网友评论,这部教材足够扎实、内容足够基础,学机器学习理论,熟读这本书就足够了。
  • 机器学习、深度学习和强化学习的关系和区别是什么? - 知乎
    看到知乎推了这个问题,正好也需要不断向外行做解释,就简单的回答一下。 这里涉及到机器学习子领域的分类。所有的分类,首先要问的是为什么这么分?按什么维度进行划分?符合逻辑的分类能帮助人们建立认知架构,不符合逻辑的分类能让人一头雾水。 1、机器学习是人工智能的子领域 人工
  • 哪里有标准的机器学习术语 (翻译)对照表? - 知乎
    学习机器学习时的困惑,“认字不识字”。很多中文翻译的术语不知其意,如Pooling,似乎90%的书都翻译为“…
  • 有没有推荐机器学习的路线(或者课程)? - 知乎
    可以结合机器学习课程一起看,在碰到不理解或者感兴趣的算法时,跟着书本一起推导。 2 IanGoodfellow、YoshuaBengio、AaronCourville编著的《深度学习》 这本书被称为“深度学习圣经”。深度学习是机器学习领域的一个重要分支。深度神经网络在处理大规模复杂数据的任务上取得了显著成果,广泛应用于
  • 机器学习概念 (一)ROC AUC到底是什么鬼? - 知乎
    ROC(Receiver Operating Characteristic Curve)曲线和AUC(Area Under the Curve)是机器学习中用来评估分类模型性能的重要工具。我会尽量用简单易懂的方式解释一下: ROC曲线:ROC曲线是一种图形工具,用于展示二元分类系统在其分割阈值改变时的性能。它的横轴是“假阳性率(False Positive Rate, FPR)”,纵轴是




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