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JAVA大數(shù)據(jù)菜鳥一枚，QQ群：970045528，歡迎加入交流學(xué)習(xí)
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俠天，專注于大數(shù)據(jù)、機器學(xué)習(xí)和數(shù)學(xué)相關(guān)的內(nèi)容，并有個人公眾號：bigdata_ny分享相關(guān)技術(shù)文章。
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Scikit-Learn與TensorFlow機器學(xué)習(xí)實用指南 | ApacheCN
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為啥把書上的東西抄了一遍，想看代碼實現(xiàn)??
推薦系統(tǒng)：隱語義模型
隱語義模型 參考書本： 項亮, 推薦系統(tǒng)實踐. 2012本文系閱讀筆記 LFM （ latent factor model ）隱語義模型。該算法最早在文本挖掘領(lǐng)域被提出，用于...
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評論較多，簡書回復(fù)也不太方便，如有問題麻煩關(guān)注下面的公眾號，加入我的微信群一起討論。公眾號ID：小小挖掘機
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機器學(xué)習(xí)算法關(guān)注機器學(xué)習(xí)，人工智能，數(shù)據(jù)挖掘，計算機視覺等相關(guān)領(lǐng)域的文章
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使用Python語言，及其在因特網(wǎng)信息數(shù)據(jù)獲?。ㄅ老x）和數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)上的應(yīng)用。也包含python的基本使用。
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本專題招募管理員，有意向請簡信私聊，謝謝！ 用來分享機器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，計算機視覺等領(lǐng)域的一些技術(shù)。 Machine Learning 學(xué)習(xí)資料：http://www.itdecent.cn/p/e0238db24973 相關(guān)參考： 1. [Coursera - Machine Learning by Andrew Ng]：https://www.coursera.org/learn/machine-learning 2. [ Stanford CS231n Course]：http://cs231n.github.io/ 課程整理：http://www.itdecent.cn/p/182baeb82c71 3. [深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(英文原版)]：http://neuralnetworksanddeeplearning.com/ [GitBook同步鏈接]：https://www.gitbook.com/book/tigerneil/neural-networks-and-deep-learning-zh/details 4. [UFLDL教程]：http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL%E6%95%99%E7%A8%8B （中文） http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial （英文） 5. [Deep Learning - An MIT Press book]：http://www.deeplearningbook.org/ 6. [Neural Network Playground]： http://playground.tensorflow.org/ 7. [A Guide to Deep Learning]： http://www.itdecent.cn/p/6752a8845d01 8. [知乎“機器學(xué)習(xí)”專欄]： https://www.zhihu.com/collection/108812637 9. [How do Convolutional Neural Networks work?] http://www.itdecent.cn/p/fe428f0b32c1 …… 希望大家可以相互交流，相互學(xué)習(xí)！
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機器學(xué)習(xí)(Machine Learning，ML)是研究計算機怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。數(shù)據(jù)挖掘是從海量數(shù)據(jù)中獲取有效的、新穎的、潛在有用的、最終可理解的模式的非平凡過程。數(shù)據(jù)挖掘中用到了大量的機器學(xué)習(xí)界提供的數(shù)據(jù)分析技術(shù)和數(shù)據(jù)庫界提供的數(shù)據(jù)管理技術(shù)，機器學(xué)習(xí)是數(shù)據(jù)挖掘的一個重要的工具。機器學(xué)習(xí)交流群：613944735
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