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很忙很忙，或許以后還有機(jī)會(huì)再拾起深度學(xué)習(xí)

積極并謹(jǐn)慎地?fù)肀Ъ夹g(shù)及其帶來的改變。 目前最熱的是區(qū)塊鏈技術(shù)、人工智能技術(shù)。

心理學(xué)、社會(huì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、博弈論，以及現(xiàn)在興起的人工智能、深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)，究竟給我們的日常生活帶來了多少新的變化？ 認(rèn)知、記憶、學(xué)習(xí)，這些人類迷一樣的能力，左右著人的進(jìn)步與人類社會(huì)的發(fā)展。最近20年來，由哲學(xué)、心理學(xué)、人工智能、語言學(xué)、人類學(xué)、神經(jīng)學(xué)融合而成的認(rèn)知學(xué)科，逐步成為一個(gè)新的重要學(xué)科，并在實(shí)際應(yīng)用過程中產(chǎn)生強(qiáng)大的影響。 找遍了其他專題，要么不合適，要么勉強(qiáng)投稿被退，這么一個(gè)常常運(yùn)用、但是卻偏門的學(xué)科體系，究竟能不能獨(dú)立存在呢？

該專題是機(jī)器學(xué)習(xí)、推薦系統(tǒng)和自然語言處理、深度學(xué)習(xí)相關(guān)算法學(xué)習(xí)記錄，用通俗的語言去理解算法，去樸實(shí)的文字記錄每次前行，每個(gè)算法力爭(zhēng)說清緣由，且嘗試實(shí)現(xiàn)或者使用開源庫進(jìn)行。機(jī)器學(xué)習(xí)忍者在路上……

歡迎加入人工智能領(lǐng)域！

我以官方文檔為主線，開始對(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)停留在語言和工具，而是堅(jiān)持通過啟發(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。

機(jī)器學(xué)習(xí)與計(jì)算機(jī)視覺

分享深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺、模式識(shí)別、資源語言處理、推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域的一些技術(shù)

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(gè)重要的工具。機(jī)器學(xué)習(xí)交流群：613944735

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(qǐng)簡(jiǎn)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(jì)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)！

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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(jī)器學(xué)習(xí)上的應(yīng)用。也包含python的基本使用。