某W AI算法工程師
發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：湖北
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機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)資料整理，實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)總結(jié)：https://github.com/jacksu/machine-learning
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機(jī)器學(xué)習(xí)算法關(guān)注機(jī)器學(xué)習(xí)，人工智能，數(shù)據(jù)挖掘，計(jì)算機(jī)視覺(jué)等相關(guān)領(lǐng)域的文章
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機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning，ML)是研究計(jì)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(shí)或技能，重新組織已有的知識(shí)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(guò)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(kù)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(gè)重要的工具。機(jī)器學(xué)習(xí)交流群：613944735
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分享深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、模式識(shí)別、資源語(yǔ)言處理、推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域的一些技術(shù)
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本專題招募管理員，有意向請(qǐng)簡(jiǎn)信私聊，謝謝！ 用來(lái)分享機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，計(jì)算機(jī)視覺(jué)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)！
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《利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析》的最新版
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我以官方文檔為主線，開(kāi)始對(duì)TensorFlow的學(xué)習(xí)。這期間會(huì)把我的理解進(jìn)行持續(xù)的輸出，作為《TensorFlow從0到N》系列。 它不會(huì)止于翻譯和筆記，不會(huì)停留在語(yǔ)言和工具，而是堅(jiān)持通過(guò)啟發(fā)性的方式，循序漸進(jìn)的構(gòu)建理解，搭建一個(gè)堅(jiān)實(shí)可靠的、連接“零基礎(chǔ)”與“人工智能（AI）/機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）/深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）”領(lǐng)域之間的緩坡道。
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https://github.com/apachecn/feature-engineering-for-ml-zh/
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想要賺大錢(qián)的研究僧
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Machine Learning 學(xué)習(xí)資料博客地址：https://zhwhong.cn/2017/02/23/Machine-Learning-Materials/ Awesome系列 Awesome Machin...
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深度學(xué)習(xí)系列-圖像分類模型-論文閱讀&詳解圖像分類是深度學(xué)習(xí)最早大放異彩的領(lǐng)域，因此也出現(xiàn)了很多經(jīng)典通用好用的網(wǎng)絡(luò)模型。這篇blog重點(diǎn)在用一邊閱讀&理解各個(gè)模型的出處論文，一邊把相關(guān)鏈接(自認(rèn)為講解透徹的)以及筆記...
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深度學(xué)習(xí)系列-目標(biāo)檢測(cè)-論文閱讀&詳解目標(biāo)檢測(cè)的發(fā)展很快，尤其是從R-CNN提出以來(lái)，每年都會(huì)有新的模型被提出，不斷刷新各個(gè)數(shù)據(jù)集的Top1.這里把比較經(jīng)典的論文閱讀筆記記錄下來(lái)，以更好理解目標(biāo)檢測(cè)的發(fā)展歷程。U...
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「山外還有山比山高，人外還有人忘不掉?！?/div>阿里云官網(wǎng)內(nèi)容平臺(tái)！匯聚阿里云優(yōu)質(zhì)內(nèi)容（入門(mén)、文檔、案例、最佳實(shí)踐、直播等）！如需轉(zhuǎn)載或內(nèi)容類合作，郵件yqgroup@service.aliyun.com 秒級(jí)回復(fù)！<br>Leetcode數(shù)組Medium | 33. 搜索旋轉(zhuǎn)排序數(shù)組
假設(shè)按照升序排序的數(shù)組在預(yù)先未知的某個(gè)點(diǎn)上進(jìn)行了旋轉(zhuǎn)。 ( 例如，數(shù)組 [0,1,2,4,5,6,7] 可能變?yōu)?[4,5,6,7,0,1,2] )。 搜索一個(gè)給定的目標(biāo)值，...
