http://mp.weixin.qq.com/s/W-grYz2iTG17J6llMH9mrg
發(fā)簡信
IP屬地：廣東
-
機(jī)器學(xué)習(xí)一些基本概念http://mp.weixin.qq.com/s/E6D8QsTOADR5dcIy6qkqpQ
1）神經(jīng)元（Neuron）——就像形成我們大腦基本元素的神經(jīng)元一樣，神經(jīng)元形成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)。想象一下，當(dāng)我們得到新信息時我們該怎么做。當(dāng)我們獲取信息時，我們一般會處理它...
-
專注機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析，Python、R、Ruby、MATLAB、Mathematica。
-
本專題招募管理員，有意向請簡信私聊，謝謝！ 用來分享機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，計算機(jī)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(jī)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)！
-
機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning，ML)是研究計算機(jī)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(jī)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(jī)器學(xué)習(xí)是數(shù)據(jù)挖掘的一個重要的工具。機(jī)器學(xué)習(xí)交流群：613944735
-
如何選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法影響因素 數(shù)據(jù)的大小、質(zhì)量及性質(zhì) 可用計算時間 任務(wù)的急迫性 數(shù)據(jù)的使用用途 機(jī)器學(xué)習(xí)算法速查表（精確性、訓(xùn)練時間和易用性）（熟悉度） 監(jiān)督學(xué)習(xí) 監(jiān)督學(xué)習(xí)算法基于一組樣本對作...
-
有一個拿得出手的興趣愛好有多重要（一） 朋友曉娜要結(jié)婚了。 說實話，在她和現(xiàn)在這個未婚夫交往之前，我們一直都在猜測，什么樣的人配得上她？ 曉娜是一個名符其實的白富美，年紀(jì)輕輕幾處房產(chǎn)，開著30萬的車，收入也...
-
app推薦 | 高逼格又簡單實用使用簡潔實用的app，可以幫助我們管理好日常生活。養(yǎng)成良好的生活習(xí)慣，提高效率。 推薦以下幾個簡潔，實用的app: 1.閱讀類 （1）簡書 簡書給人的第一印象是簡潔，舒服。簡...
-
Michael Nielsen神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)notes（1）Neural networks and deep learning（一本入門級好書）Michael Nielsen在線閱讀鏈接：http://neuralnetworksan...
-
Michael Nielsen神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)notes（1）
Neural networks and deep learning（一本入門級好書）Michael Nielsen在線閱讀鏈接：http://neuralnetworksan...
-
-
歡迎來到不可能的世界。 歡迎來到不可能的世界！在這里，你可以卸下偽裝，成為你想成為的人。 投稿前請仔細(xì)閱讀【投稿指南】： http://www.itdecent.cn/p/c7b1722dfc69 專題主編：蘇溪羽 http://www.itdecent.cn/u/4124159b2021 1.本專題收錄各種類型的幻想故事、腦洞大開的文章，不怕離奇，只需邏輯自洽能夠自圓其說即可。題材不限，但需包含“不可能”“非/超現(xiàn)實”“非真實”等奇思元素。 2.本專題不收連載、雞湯文、觀點文、詩歌等。 2.內(nèi)容須為原創(chuàng)，不得抄襲。 3.字?jǐn)?shù)要求：1500以上，一萬字以下。 4.文章排版整潔，段落分明，無明顯錯別字；配圖不可太密集、不能全篇黑體加粗、不能太多空行。 5.文章內(nèi)不得有任何推廣信息。包括但不限于公眾號、微博、微信，更不得在通過投稿后再修改文章加入推廣信息。
-
設(shè)計專題投稿須知： 1. 收錄類別：平面設(shè)計、環(huán)境藝術(shù)設(shè)計、交互設(shè)計、環(huán)境藝術(shù)設(shè)計、工業(yè)設(shè)計（藝術(shù)類）、動畫（原畫）、服裝設(shè)計，展示設(shè)計。 2.符合以下要求會提高收錄的概率： ①文章標(biāo)題：XXX原創(chuàng)設(shè)計、XXX案例/功能解析、XXX技術(shù)教程（完整步驟）、XXX設(shè)計原理（理論支撐）、XXX職場/學(xué)習(xí)經(jīng)驗或建議分享、XX設(shè)計行業(yè)現(xiàn)狀、XXX大賽作品分享等。 ②文章內(nèi)容：圍繞“設(shè)計”設(shè)計產(chǎn)業(yè)、行業(yè)發(fā)展、技藝技能、科研成果、國際視野、理論素養(yǎng)、活動及比賽（非商業(yè)）、的方方面面。 3.收錄要求：符合以上類別，圖文詳細(xì)完整、排版工整，標(biāo)題與內(nèi)容一致。為了讀者和您有更好的專題體驗，勿頻繁投稿。 4.招收副編輯3名，專業(yè)方向服裝設(shè)計、工業(yè)設(shè)計（藝術(shù)類）、環(huán)境藝術(shù)設(shè)計，擁有專業(yè)方向工作經(jīng)驗，負(fù)責(zé)每日文章審稿。 建設(shè)高質(zhì)量的“設(shè)計”的專題，離不開大家共同的努力！所以你的每一次“點贊”將會讓好的文章讓跟多的讀者看見，同時你也將收獲“簡書鉆”的獎勵。 了解簡書鉆可關(guān)注“簡書鉆首席小管家” 歡迎加入“設(shè)計”專題，“讓世界看見中國的設(shè)計”，中國設(shè)計“獅”們共勉！
-
自然科普專題收錄與推薦標(biāo)準(zhǔn)請參考: http://www.itdecent.cn/p/e38bf5116797 如因為一些可改動的問題被拒稿，請在修改后簡信聯(lián)系主編：刷牙喝涼白開，主編審核后將收錄符合要求的文章；如在了解收錄標(biāo)準(zhǔn)后仍對拒稿有異議，也可簡信聯(lián)系主編。 《自然科普月刊》將恢復(fù)發(fā)刊，歡迎大家踴躍投稿，投稿可發(fā)鏈接給主編。 專題長期招募副編。副編招募信息見下： http://www.itdecent.cn/p/9d116265ccc1
