想以后从事机器学习方向,不知道该看些什么书,有大神推荐么 [问题点数:40分,无满意结帖,结帖人u010370871]

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状元 2017年 总版技术专家分年内排行榜第一
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榜眼 2014年 总版技术专家分年内排行榜第二
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探花 2013年 总版技术专家分年内排行榜第三
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进士 2018年总版新获得的技术专家分排名前十
2012年 总版技术专家分年内排行榜第七
机器学习(书籍推荐
<em>机器学习</em>资料:书籍,资源,方法 <em>机器学习</em>经典书籍:http://www.cnblogs.com/xmphoenix/p/3683870.html 介绍几本专业书籍(文章写成于2012年左右):http://blog.csdn.net/xiaxiazls/article/details/46713781 知乎:https://www.zhihu.com/question/21714701 推...
机器学习经典书籍&论文(转载)
比较全面的资料汇总,由于文章太长了,转过来好多链接都失效了,所以只给出原文地址 http://blog.sina.com.cn/s/blog_7e5f32ff0102vlgj.html 留着<em>以后</em>学习。
各类机器学习问题的最优结果合集!附论文及实现地址索引
该 GitHub 库提供了所有<em>机器学习</em>问题的当前最优结果,并尽最大努力保证该库是最新的。如果你发现某个问题的当前最优结果已过时或丢失,请作为问题提出来(附带:论文名称、数据集、指标、源代码、年份),我们会立即更正。 这是为所有类型的<em>机器学习</em>问题寻找当前最优结果的一次尝试。我们都无法独自完成,因此希望每一位读者参与进来。如果你发现了一个数据集的当前最优结果...
机器学习经典论文(转载)
Active Learning Two Faces of Active Learning250, Dasgupta, 2011 Active Learning Literature Survey63, Settles, 2010 Applications A Survey of Emerging Approaches to Spam Filtering5
机器学习经典书籍
<em>机器学习</em>经典书籍 入门书单 《数学之美》 PDF 作者吴军大家都很熟悉。以极为通俗的语言讲述了数学在<em>机器学习</em>和自然语言处理等领域的应用。 《Programming Collective Intelligence》(《集体智慧编程》)PDF 作者Toby Segaran也是《BeautifulData : The Stories Behind E
机器学习推荐论文和书籍
转自http://blog.csdn.net/chl033/article/details/4822922 好好地学习吧。。 发信人: zibuyu (得之我幸), 信区: NLP 标 题: <em>机器学习</em><em>推荐</em>论文和书籍 发信站: 水木社区 (Thu Oct 30 21:00:39 2008), 站内 我们组内某小神童师弟通读论文,拟了一个<em>机器学习</em>的<em>推荐</em>论文和书籍列表。 经授权发...
机器学习和python学习之路技术书从入门到进阶pdf版附网盘链接(珍藏版)
转载自某大佬博客:https://pymlovelyq.github.io/2018/10/15/machineLearning/ “<em>机器学习</em>/深度学习并不需要很多数学基础!”也许你在不同的地方听过不少类似这样的说法。对于鼓励数学基础不好的同学入坑<em>机器学习</em>来说,这句话是挺不错的。不过,<em>机器学习</em>理论是与统计学、概率论、计算机科学、算法等方面交叉的领域,对这些技术有一个全面的数学理解对理解算法的内部...
10本经典机器学习书籍
<em>机器学习</em>(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的
珍藏资料-机器学习&深度学习-看这几本书就够了
毕业,翻一翻硬盘网盘里面这几年来收集的买的各路教材学习资料,也有不少,有的看完了有的没看完,虽然多数只是看了一点-_-,教材多了反而老老实实看完某一本比较困难而且没体系,效率不高,所以还有大把时间系统学习<em>机器学习</em>与深度学习的同学可以看看经典教材与视频。上次转载了<em>大神</em>学习吴恩达视频的文字版,对看文字学习的很有用,还有一些经典教材比如周志华的书,模式识别经典教材等,能学完这几个就够了,这几本书网上也能...
资源|5本深度学习和10本机器学习书籍(免费下载)
作者:lily 5本深度学习书籍资源<em>推荐</em> 深度学习(Deep Learning)byIan Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville 中文版下载地址:https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese R语言深度学习实践指南(Deep Learning Made
机器学习经典书籍小结
原文链接:http://blog.csdn.net/xinzhangyanxiang/article/details/9069045 博客第一篇文章[1]是转载的,也算是开始写博客不经意的表露了自己对<em>机器学习</em>的兴趣吧!那篇文章总结了<em>机器学习</em>的一些经典算法的论文与数学基础理论的一些书籍,对于开始学习<em>机器学习</em>的话恐怕太过深入,正好最近在买书,看了很多经典书籍的总结与评论,我再拾人牙慧,稍稍总
机器学习 TOP 10 必读论文
Medium上的<em>机器学习</em>深度爱好者必关注的账号Mybridge照例对11月发表的学术论文进行了排名,整理出了10篇必读论文,建议收藏深读。1、 Alpha Zero:用强化学习算法对中国象棋和国际象棋进行自我修炼(本论文作者包括DeepMind创始人Demis Hassabis)https://arxiv.org/pdf/1712.01815.pdf2、 高分辨率图像合成和有条件的GANs的语义处理
机器学习书籍论文推荐
基本模型: HMM(Hidden Markov Models):       A Tutorial on Hidden Markov Models and Selected Applications in Speech Recognition.pdf ME(Maximum Entropy):       ME_to_NLP.pdf MEMM(Maximum Entropy Ma
机器学习经典书目汇总
from: http://wenku.baidu.com/view/3873d18fba1aa8114531d92f   本文总结了<em>机器学习</em>的经典书籍,包括数学基础和算法理论的书籍。   入门书单   《数学之美》   作者吴军大家都很熟悉。以极为通俗的语言讲述了数学在<em>机器学习</em>和自然语言处理等领域的应用。   《Programming Collective Inte
机器学习经典书籍、顶级会议和杂志
nBooks ¨T. Mitchell: Machine Learning, McGraw Hill, 1997. ¨R. Duda, P. Hart, D. Stork: Pattern Classification, 2nd Edition, Wiley, 2000.
资源|28本必读的经典机器学习/数据挖掘书籍(免费下载)
全球人工智能 <em>机器学习</em>/数据挖掘   Real World Machine Learning(现实世界中的<em>机器学习</em>)      作者:Henrik Brink,Joseph W.Richards和Mark Fetherolf   本书介绍了现实世界中<em>机器学习</em>的应用,旨在教会工作开发者ML项目执行的艺术。   书籍链接:https://www.manning.co
周志华老师推荐机器学习书单
周志华老师<em>推荐</em><em>机器学习</em>书单前言前段时间周老师在我们的Advanced Machine Learning课程上,<em>推荐</em>了一些<em>机器学习</em>的书籍,这里大概整理一下。第一阶段入门级的书有两本。 一本是CMU,ML系的Tom Mitchell所著的《Machine Learning》,这也是第一本<em>机器学习</em>的专门性教材。 另一本就是周老师的《<em>机器学习</em>》 这两本书任选一本即可。第二阶段进阶篇的两本 ESL《(The
机器学习入门心得——书籍、课程推荐
MOOCsCoursera 上 Andrew Ng 的 Machine Learning 课程:适合 Machine Learning 的入门,我当时是研一的上学期听的这个课,学校的课还比较多,那时是完全按照他的课程日历来学的,每周都有Deadline,一共学习了3个月,就是通过这个课对<em>机器学习</em>有了一个整体的理解,学习课程的时候一定要记得做Assignment,非常有帮助。研一下学期听了师兄们<em>推荐</em>的
(转)机器学习经典书籍
入门书单 《数学之美》 作者吴军大家都很熟悉。以极为通俗的语言讲述了数学在<em>机器学习</em>和自然语言处理等领域的应用。 《Programming Collective Intelligence》(《集体智慧编程》) 作者Toby Segaran也是《BeautifulData : The Stories Behind Elegant Data Solutions》(《数据之美:解密...
机器学习经典资料
<em>推荐</em>人:廖君 声明:本文经作者授权转载。作者还在更新更多文章列表,感兴趣的同学请参看具体链接 和 链接。 《Brief History of Machine Learning》 介绍:这是一篇介绍<em>机器学习</em>历史的文章,介绍很全面,从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、Deep Learning. 《Deep Learning in Neural Networ
机器学习部分书籍推荐
先说一下我看过的和正在看的一些书吧! 《数学之美》;作者吴军大家都很熟悉。这本书主要的作用是引起了我对<em>机器学习</em>和自然语言处理的兴趣。里面以极为通俗的语言讲述了数学在这两个领域的应用。 《Programming Collective Intelligence》(中译本《集体智慧编程》);作者Toby Segaran也是《BeautifulData : The Stories Behind
机器学习书籍推荐
<em>机器学习</em>(Machine Learning, ML)无疑是目前计算机领域最热门的<em>方向</em>了。<em>机器学习</em>专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域。 <em>机器学习</em>是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、线性代数等多门学科。下面罗列了<em>机器学习</em>
推荐这六本关于机器学习的书籍,并说说它们的优缺点
万事开头难。第一本该介绍哪个,或者第一本该看哪个,实在是不好讲。即使是Amazon上的书评,老外也是理工科两极分化严重,每本都有很多人说适合入门用的,也有很多人说不适合的。但是个人认为,第一本一定要能用最清晰的语言,最简单的例子把尽量多的核心概念、术语讲在前面,最好还要有尽可能多的图,这样初学者才能“不怵”这么多概念名词。有了基本概念之后然后再后面反复涉及这些概念,不断深化理解。最后再能覆盖一定的
机器学习需看书籍
如果你只愿意看一本书,那么<em>推荐</em>Bishop的PRML,全名Pattern Recognition and Machine Learning. 这本书是<em>机器学习</em>的圣经之作,尤其对于贝叶斯方法,介绍非常完善。该书也是众多高校<em>机器学习</em>研究生课程的教科书,如Deep Learning的开山鼻祖Hilton在多伦多大学教授<em>机器学习</em>课程(CSC2515)时也选择了这本书。该书电子版在Bishop个人网页提供直
Machine Learning Classical Books Intro
http://suanfazu.com/t/ji-qi-xue-xi-jing-dian-shu-ji/15 前面有一篇<em>机器学习</em>经典论文/survey合集。本文总结了<em>机器学习</em>的经典书籍,包括数学基础和算法理论的书籍。本文会保持更新,欢迎<em>推荐</em>。 入门书单 《数学之美》 PDF68 作者吴军大家都很熟悉。以极为通俗的语言讲述了数学在<em>机器学习</em>和自然语言处理等领域的应用。
请教一下,机器学习相关的书籍。
我已经阅读了《Python<em>机器学习</em>基础教程》 下一步准备再选一本深入的书进行阅读,目前选择了两本,但是难以抉择,想听听各位的意见。我倾向于找一本全面、难度高的书,因为基础部分已经看过一本了。 第一本,
机器学习书籍
转载: https://blog.csdn.net/xiangxizhishi/article/details/78875727
机器学习入门必读书籍——西瓜书(文尾免费领取)
今天,就给大家介绍一本<em>机器学习</em>入门必读的书。那就是周志华教授所著《<em>机器学习</em>》,别称“西瓜书”。 为<em>什么</em>这本《<em>机器学习</em>》,封面会有很多西瓜? 为<em>什么</em>要叫他西瓜书? 就因为封面是西瓜? 因为所有的这些个基本术语的理解和后续一些问题的解释以及比喻 ,周大大都是用西瓜来做比喻滴!!!通俗易懂!恰到好处!很有可能,它会成为一本中国无数Machine Learning热爱者的启蒙教材。 周老师似...
推荐一本python机器学习的书-
书名:《Python进行<em>机器学习</em>》 封面: 目录及源码github地址:https://github.com/amueller/introduction_to_ml_with_python 第 1 章 引言 1.1 为何选择<em>机器学习</em> 1.1.1 <em>机器学习</em>能够解决的问题 1.1.2 熟悉任务和数据 1.2 为何选择Python 1.3 scikit-learn 安装scikit-learn...
深度学习和TensorFlow学习资源(书籍、文档和视频)
自己学习<em>机器学习</em>有一段时间了,有了一定基础,学习下深度学习和TensorFlow 汇总下找到的比较好看学习资源,也方便看 深度学习 理论篇–视频 吴恩达教授的视频 网易云课堂吴恩达deeplearning 课程学习的顺序是: 1, 神经网络和深度学习 2, 改善深层神经网络:超参数调试、正则化以及优化 3, 结构化<em>机器学习</em>项目 4, 卷积神经网络 5, 序列模...
TensorFlow 入门书籍 最好
TensorFlow 入门书籍 正版,最好,清晰。 一些概念性的东西并没有放过,整个内容自成体系。
总结_实习_书_TensorFlow:实战Google深度学习框架笔记_1-6章
参考网址:https://blog.csdn.net/xiang_freedom/article/details/81448062 《TensorFlow:实战Google深度学习框架(第二版)》笔记【1-6章】第一章:深度学习简介 1.人工和深度学习的不同 既然人工的方式无法很好地抽取实体中的特征,那么是否有自动的方式呢?深度学习解决的核心问题之一就是自动的将简单地特征组合成更加复杂的特征,并使...
机器学习实战(用Scikit-learn和TensorFlow进行机器学习)(八)
上一节讲了决策树算法,虽然存在一些局限性,但是正是这种局限性造就了集成学习中的随机森林算法。 八、集成学习与随机森林  假设要解决一个复杂的问题,让众多学生去回答,然后汇总他们的答案。在许多情况下,会发现这个汇总的答案比一个老师的答案要好。同样,如果汇总了一组预测变量(例如分类器或回归因子)的预测结果,则通常会得到比最佳个体预测变量得到更好的预测结果。这种技术被称为集成学习(Ensemble Le...
机器学习和数据科学从业者必读的10本免费英文书
本文编译自https://www.kdnuggets.com/2018/05/10-more-free-must-read-books-for-machine-learning-and-data-science.html。夏天本该是放松的季节,但Matthew Mayo给我们<em>推荐</em>了10本免费的<em>机器学习</em>和数据科学书籍,以打发无聊的长夏。我们先来看下这10本必读免费书的封面:1、Python数据科学手...
NLP大神推荐机器学习入门书单(附网盘电子书)
我的建议:学习ML,作为初学者,打好基础很重要,花时间好好刷刷这些入门书很有必要,可以选读一下以下的一些经典书籍,个人感觉还是很不错的。等研究到一定深度之后,找到自己的兴趣,再进行更进一步的细分领域,深入学习。 转载自:https://blog.csdn.net/surgent777/article/details/53895048 ...
容量、表示容量、有效容量、拟合
    我们训练<em>机器学习</em>模型时,可以选择训练集来拟合目标函数,降低训练误差,并缩小训练误差和测试误差的差距(欠拟合和过拟合)。    模型的容量可以理解为我们用来拟合各种函数所需的特征或者说能力。容量低的模型可能在训练集上就会很难拟合目标函数,产生而欠拟合;容量高的模型或许会在训练集上可以很好的拟合目标函数,而不具备一定的泛华能力,导致过拟合。    增加模型容量的方法有很多,比如我们使用线性回归...
NLP大神推荐机器学习入门书单(附大量百度网盘电子书)
继NLP之后,我又开了ML这个大坑。这是因为NLP涉及到太多的ML模型,仅仅拿过来用的话,我实现的HanLP已经快到个人极限了。而模型背后的原理、如何优化、如何并行化等问题,都需要寻根求源才能解决。 所以我找了个书单自学,电子书为主,顺便分享出来。 ML书单│  李航.统计学习方法.pdf│  <em>机器学习</em>及其应用.pdf│  All of Statistics - A Concise
机器学习系列】机器学习界大牛林达华推荐的书籍
Recommended Books Here is a list of books which I have read and feel it is worth recommending to friends who are interested in computer science. Machine Learning Pattern Recognition and M
助你精通机器学习的5本免费电子书
原文:5 free e-books for machine learning mastery 作者:Serdar Yegulalp 翻译:赖信涛 责编:仲培艺 计算机中有一些领域非常令人着迷,或令人畏惧,<em>机器学习</em>就是这样。精通<em>机器学习</em>并非一朝之事,至少,你需要花一些时间掌握必备的数学知识。也就是说,如果你数学很好,那么就会更加理解<em>机器学习</em>框架背后的原理,使用起来也会得心应手。下面介绍5...
深度学习(CV)面试不完全指南
深度学习: 深度学习面试你必须知道这些答案:知乎专栏、AI研习社 深度学习岗位面试问题一览 <em>机器学习</em>: 如何准备<em>机器学习</em>工程师的面试? 面试官如何判断面试者的<em>机器学习</em>水平? 参考资料 深度学习面试 ...
发现基本机器学习 图像处理 机器视觉 模式识别方面比较好的书籍
1)机器视觉技术及应用实例详解——陈兵棋     1、通过大量的典型案例对机器视觉技术的关键点和应用方法进行了详细分析。   2、所讲解的案例涉及农业、交通、电子、汽车、体育等行业。   3、全部的案例均来自生产实践,都得到了实际应用的检验,实用性比较强。   4、作者在日本<em>从事</em>机器视觉技术研究多年,回国后在教学之余开办了公司,将机器视觉技术进一步推广应用,在行业内拥有一定的影响力。
图像识别书籍
图像识别与项目实践——VC++、MATLAB技术实现 第1章 图像识别概述  1.1 图像识别意义  1.2 图像识别技术  1.3 手写数字识别  1.4 邮政编码识别  1.5 车牌识别简介  1.6 印刷体汉字识别  1.7 条形码识别  1.8 人脸识别  1.9 虹膜识别  1.10 指纹识别  1.11 图像识别系统性能评价  第2章 图像识别关键技术
MIT的机器学习经典书籍PDF
麻省理工大学<em>机器学习</em>的教材,英文原版教材,适合所有<em>机器学习</em>爱好者下载学习。
一个博士(机器学习方向)的忠告
转载于知乎:https://www.zhihu.com/question/25157730 问题:读<em>机器学习</em><em>方向</em>。 发现<em>机器学习</em>算法比较固定,算法应用于文本和图像处理。 毕业要求发表级别较高的期刊论文,算法都已经存在甚至被改进过, 怎么能写出自己的东西呢?没有idea,也就没有实验。 怎么能完成论文呢? 迷茫中。 求指导,谢谢。 谢邀,本来不想回答这个问题,因为作为一个并不成功,毕业捉急,论文...
未来 3~5 年,哪个方向机器学习人才最紧缺?
既然已经身在工业界,那么我就谈谈工业界未来几年需要<em>什么</em>样的<em>机器学习</em>人才。不谈学术界主要还是因为大部分人最终不会<em>从事</em>研究,而会奋斗在应用领域。相较而言,工业界对人才的需求更加保守,这和学术界不同。这受限于很多客观因素,如硬件运算能力、数据安全、算法稳定性、人力成本开支等。 这个答案可能更适合两类人: 1. 在读的学生朋友 2. 工作不久想要转行<em>机器学习</em>的朋友。特别厉害的技术大牛建议探索适合自己
机器学习未来的发展趋势、初学者怎样学习机器学习
  Q: <em>机器学习</em>未来的发展形势如何,该如何选择未来的求职<em>方向</em> A:我的理解 人工智能和<em>机器学习</em>只是一种技术 或者一种工具 未来要结合社会和时代的需要 把它的价值挖掘出来 目前的无人车 无人机 人脸语音图像 等都只是开始 如果从找工作的角度 进互联网公司做<em>机器学习</em>比较靠谱 大中型互联网公司都需要大量的<em>机器学习</em>工程师。 比如现在很多的创业公司都已经开始搞<em>机器学习</em>和大数据了 这是一个非常有想象空间的...
机器学习门下,有哪些在工业界应用较多,前景较好的小方向
<em>推荐</em>一个尚未受到足够重视但潜力很大的<em>方向</em>:异常检测(anomaly detection),也叫异常分析(outlier analysis),相关的还有novelty detection。异常检测在工业上有非常广泛的应用场景:金融业:从海量数据中找到“欺诈案例”,如信用卡反诈骗,识别虚假信贷网络安全:从流量数据中找到“侵入者”,识别新的网络入侵模式在线零售:从交易数据中发现“恶意买家”,比如恶意刷评...
首发|机器学习未来十年:你需要把握的趋势和热点
CSDN 出品的《2018-2019 中国人工智能产业路线图》V2.0 版即将重磅面世! V1.0 版发布以来,我们有幸得到了诸多读者朋友及行业专家的鼎力支持,在此表示由衷感谢。此次 V2.0 版路线图将进行新一轮大升级,力求为读者呈现更全面的中国人工智能产业发展概况和趋势判断。 此文为深度技术分析系列稿件第 4 篇。(回顾:第 1、2、3 篇) 本文贡献者:刘铁岩、秦...
信息安全专业的就业情况?
各位前辈好。我还是一名学生。快分专业了,有计算机应用和信息安全。 据前几届的学长学姐说,我们学校两个专业学习的内容差不多,选信息安全专业好像也学不到多少信安的知识。我们学校的计算机是有通过认证的,信安
成为 Google 认证机器学习工程师,零基础也只需要 2 步!
滴滴出行今年 3 月在硅谷成立实验室,专门研究以<em>机器学习</em>为核心的“自动驾驶”技术;Google、Uber 在自动驾驶、<em>机器学习</em>等领域内进行激烈的人才争夺;工信部也曾透露,中国人工智能人才缺口超过 500 万人!从 Google、Facebook、亚马逊到 BAT 等顶尖的科技企业,都在热忱地以高薪招募<em>机器学习</em>专家。你可以轻易在招聘网站上搜到诸多相关职位、了解这一领域诱人的薪酬待遇。那么问题来了,如
Google薪水几何?
 Google已经很长一段时间被认为是地球上最好的工作。他们的员工享有免费的按摩服务、美食、和专业的理发师服务。想知道一个google的员工薪水多少吗?其实这个数据非常容易获得,不信你google试试。不过我这里提供一些有趣的统计数据:Google Programmer in Phoenix - $174,000/year Google Programmer in Califo
Science 杂志综述长文——Machine learning机器学习发展趋势和前景
Jordan和Mitchell两位Machine learning大牛在Science 杂志综述长文——<em>机器学习</em>发展趋势和前景
机器学习方向发展
       年近五十,由于喜欢写代码,一直到现在都在写代码。但随着年纪越来越大,技术已跟不上了。但也找机会间中写写,不竟是兴趣。这两年<em>什么</em>大数据、人工智能等概念在网上满天飞,真的想接触,但前期由于缺少资料,不知从何处入手,特别是数学方面。经过一年应考项目管理师,感觉要学数学并非太难,在网上有很多教程,且缺乏耐心,比较浮燥,所以未能定下决心。       现在已定下决心向<em>机器学习</em>方面发展,不管以...
机器学习方向的相关的分析
1、<em>推荐</em>算法 解决的核心问题是给用户想要的,不要给用户不想要的,降低用户找东西的难度,给用户更多的惊喜。 3-5 2、广告算法 需要解决的问题就是把用户和进行更好的匹配,提升总体的市场效率。 5-153、NLP 要解决的问题主要是对这些内容进行抽象,映射或者响应。比如信息抽取(命名实体识别,情感分析等),机器翻译,聚类,分类,自动问答等。 2-54、图像处理 面对的数据是图像,具
机器学习走向
<em>机器学习</em>目前是 IT 领域最热门的话题之一,这是因为它在看似无限的应用场景中都能发挥自身的作用。从检测欺诈网站到自动驾驶汽车,再到识别你的“金牌会员”身份以进行价格预测等等。 但这个如此有吸引力的领域未来将如何发展?会走向何处?下一个最好的东西又将是<em>什么</em>?未来十年我们将处于<em>什么</em>样的位置?无论下一个巨大的改变是否会给我们所有人带来惊喜,本文将对<em>机器学习</em>将发挥作用的领域和用例做出五个预测。 1
机器学习的发展方向
1. Deep learning (深度学习), 这是近年来最火的研究<em>方向</em>,其实就是基于神经网络, 但需要deep structure. 以前因为种种的限制(hardware, lack of fast algorithm), deep learning没有太多得被关注,但近年来随着硬件和算法上的突破, 迅速成了业界最热的研究<em>方向</em>。目前已经应用到了语音识别,图像识别,NLP等等领域。尤其是在语音识
3分钟了解入门「机器学习」该学习什么?(下)
本文来自作者 刘明 在 GitChat 上分享「<em>机器学习</em>/深度学习书单<em>推荐</em>及学习方法」,「阅读原文」查看交流实录 「文末高能」 编辑 | 坂本 写在前面 本人是个对数学和人工智能极其感兴趣的人。平时,我也在线上线下经常与国内外的朋友讨论人工智能的各种方面,无论是技术方面还是哲学方面。 我帮助过很多实习生和网上的学生,带领他们从入门一步步过渡到足够<em>从事</em>数据挖掘工作。
写给大家看的机器学习书【Part1】什么机器学习?机器学到的到底是什么?...
作者:徐晗曦 原文:写给大家看的<em>机器学习</em>书(第一篇) 本次转载已获得作者授权,尊重原创,若需转载请联系作者本人。 1. 前言 这个世界不缺少专家,我只是期待他们中有一位能把事情说清楚。 <em>机器学习</em>很火。 <em>机器学习</em>专家很贵。 所有大型互联网公司都驾着<em>机器学习</em>的马车朝着人工智能前进。然而今天哪怕是互联网从业者,大部分也是不知道<em>机器学习</em>到底是<em>什么</em>的。机器如何学习?机器学到...
计算机研究生方向选取
985高校大三学生,保研,下一年就读研一了。 曾经在<em>机器学习</em>与模式识别研究室干了两年,主要是模式识别的东西。 即将要选导师,可是不知道选<em>什么</em><em>方向</em>好,数据挖掘挺有兴趣的,但是因为一些问题选不了。 有没什
中国科学技术大学 研究生课程 机器学习 前置课程 矩阵学习 参考文件
中国科学技术大学 研究生课程 <em>机器学习</em> 前置课程 矩阵学习 参考文件
研究生初学机器学习的几点建议
通过我自己的这大半年的接触和了解,结合找工作需要现对于如何入门<em>机器学习</em>提几点自己的看法。如果你<em>以后</em>要想干算法工程师、<em>机器学习</em>工程师,数据挖掘工程师。那么请你好好看一下我下面说的话。 ============================================================================ 总路线        先学<em>机器学习</em>,再学深度学习(实验室...
关于机器学习教材建议
<em>机器学习</em>集技术、科学与艺术于一体,它有别于传统人工智能,是现代人工智能的核心。它牵涉到统计、优化、矩阵分析、理论计算机、编程、分布式计算等。因此,建议在已有的计算机专业本科生课程的基础上,适当加强概率、统计和矩阵分析等课程,下面是具体课程设置和相关教材的建议: 加强概率与统计的基础课程,建议采用莫里斯·德格鲁特(Morris H.DeGroot) 和马克·舍维什(Mark J.Schervi
机器学习方向(经典书籍及教材资料)
<em>机器学习</em><em>方向</em>的经典书籍及教材资料,包含<em>机器学习</em>实战资料,<em>机器学习</em>应用等等资料。
部分主流机器学习研究方向知识汇总
1、CNN(卷积神经网络)网络结构 https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/8451834.html LeNet AlexNet ZF VGG GoogleLeNet ResNet DenseNe CapsNet(胶囊网络) 2、RNN(循环神经网络)网路结构one to one\one to many\many to one\many to many(2种) 干货|深度...
推荐你10本机器学习和数据科学书籍,确定不看一下么?(附资料)
是时候让你的书架上新增几本<em>机器学习</em>和数据科学书籍了,KDnuggets 网站编辑 Matthew Mayo 挑选了 10 本<em>机器学习</em>和数据科学相关的书籍。这些书籍都是免费的,对<em>机器学习</em>和数据科学感兴趣的人可不要错过了。 我整理了一份大数据开发的学习资料 (Hadoop,spark,kafka,MapReduce,Flink,scala,<em>推荐</em>算法,实时交易监控系统,用户分析行为,<em>推荐</em>系统) 大数据开...
机器学习资料与攻略超强整理吐血推荐(二)
本文将介绍关于<em>机器学习</em>的理论与工具方面的各种王牌资料。既有教你如何利用工具(R, Python, Matlab, WEKA)进行<em>机器学习</em>实践的资料,也有教你如何攻关克难,打通理论脉络的经典图书,同时还<em>推荐</em>了各种免费的在线课程资源和博客资源,绝对良心<em>推荐</em>,绝对不可错过
机器学习资料与攻略超强整理吐血推荐(一)
谷歌的AlphaGo对弈世界顶级围棋棋手韩国人李世石。最终,AlphaGo以五局四胜的战绩击败李世石,一时风光无限,同时也在网络上极大的激发了小伙伴们对人工智能的兴趣。但令人无奈的是想进入AI的圈子门槛似乎不低,很多人对此都表示望而却步或者望洋兴叹。似乎功夫也没少下,但却还是只能在门外转悠。希望下面的一些建议和资料能让大家少走一些弯路或者尽快走上正路
入门机器学习需要预备哪些数学知识?
本文原作者RobinShen,本文整理自作者在知乎《<em>机器学习</em>应该准备哪些数学预备知识?》问题下回答。      2012年之后,随着深度学习的浪潮卷来,大家逐渐认可了神经网络/深度学习这个东西,都知道它在很多应用场景下面表现得很好。但是,它常常被人诟病的一点就是,就算它表现很好,却没有一个很好的理论解释。       相比之下,很多算法虽然实际表现一般,但是在理论解释这一方面就远胜神经网络了。典型
本科生如何入门学习机器学习
 谢邀写这篇blog哈哈,一直没有写blog的想法,平时都是自己边学习边把知识点总结到纸上。关于学习方法的问题,我个人觉得很重要,<em>机器学习</em>这一块点很多,有数学,有计算机,有应用,有方法论,如何在本科生阶段玩转<em>机器学习</em>呢,我觉得很重要一点就是学习方法了,这个靠大家平时学习时候去总结,当然在我blog里面我会不时穿插一些我自己的学习方法,以下仅仅是本人在大学两年学习中相对来说比较短的时间接触<em>机器学习</em>的...
机器学习入门书籍推荐
Hands On Machine Learning with Scikit Learn and TensorFlow,也就是下面这本。      作为一个半路出家的小菜鸡,为了较系统学习<em>机器学习</em>,看过好几本相关书籍,除了上面说的这一本,还看过周志华的《<em>机器学习</em>》、李航的《统计学习方法》、Ian Goodfellow《Deep Learning》(中文版)。最后看的是英文版的《Hands On ML...
机器学习入门书籍:《机器学习实践》读书笔记
<em>机器学习</em>入门书籍:《<em>机器学习</em>实践》读书笔记(一)kNN 这里是书上的第一段代码 嗯,虽然很简单,但是写出来真的很有成就感的说(毕竟这里是大一的零基础(自闭 书上是要将电影分类,数据的结构如下: 【标签(labels):【横坐标:亲吻次数】【纵坐标:打斗场景】】 数据是用小数字取代了的,这样方便计算 东西全写在注释里面了呀~ 代码段: // 这里是源码君 &amp;gt;&amp;gt;&amp;gt; from num...
机器学习怎么入门——自学篇
时也势也,最近因为机缘巧合,下定主意要从项目管理领域跳转到<em>机器学习</em>领域(人工智能/深度学习),为了更快更高效的进入学习状态,我对这一块的培训市场和自学方法也做了一些调研。上一篇(<em>机器学习</em>培训班这么多,你该如何选择?)已经就培训市场情况,做了一个简要说明,今天就自学成才道路进行简要分析。由于我也是刚刚开始这块的学习,难免会有纰漏,请大家批评指正。 首先,阐明以下个人背景:211工科硕士,双控工程毕
转行做机器学习书籍推荐
知乎上一些对<em>机器学习</em>工作的介绍都说是调参之类的,有哪些公司在做偏research方面的? 比较擅长算法数据结构和C++想<em>从事</em><em>机器学习</em>方面,有哪些书籍<em>推荐</em>,或者是完善的学习路线
【吐血推荐机器学习/深度学习入门资料汇总及学习建议【入门必看】
<em>机器学习</em>入门,初学者遇到的问题非常多,但最大的问题就是: 资料太多!!!看不完!!!不知道如何取舍!!! 一、<em>机器学习</em>的数学基础 正规的<em>机器学习</em>数学基础主要有: 数学分析(微积分),线性代数,概率论,统计,应用统计,数值分析,常微分方程,偏微分方程,数值偏微分方程,运筹学,离散数学,随机过程,随机偏微分方程,抽象代数,实变函数,泛函分析,复变函数,数学建模,拓扑,微分几何,渐近...
什么机器学习
<em>机器学习</em>的核心是“使用算法解析数据,从中学习,然后对世界上的某件事情做出决定或预测”。这意味着,与其显式地编写程序来执行某些任务,不如教计算机如何开发一个算法来完成任务。有三种主要类型的<em>机器学习</em>:监督学习、非监督学习和强化学习,所有这些都有其特定的优点和缺点。 监督学习涉及一组标记数据。计算机可以使用特定的模式来识别每种标记类型的新样本。监督学习的两种主要类型是分类和回归。在分类中,机器被训...
快速入门人工智能,只须4本书,从小白到机器学习再到深度学习
四本书快速入门人工智能,从小白到<em>机器学习</em>再到深度学习 <em>机器学习</em>中的数学 <em>机器学习</em>基础教程-迷你书 <em>机器学习</em>〔中文版〕 深度学习基础教程(UFLDL教程)
机器学习入门教材
An introduction to statistical learning是使用R进行数据处理的一本入门教材,内容合理严谨,对于零基础的也易懂。
机器学习实战——基于Scikit-Learn和TensorFlow 阅读笔记 之 第十一章:训练深度神经网络
《<em>机器学习</em>实战——基于Scikit-Learn和TensorFlow》 这是一本非常好的<em>机器学习</em>和深度学习入门书,既有基本理论讲解,也有实战代码示例。 我将认真阅读此书,并为每一章内容做一个知识笔记。 我会摘录一些原书中的关键语句和代码,若有错误请为我指出。 目录第十一章 训练深度神经网络1 梯度消失/爆炸问题1.1 Xavier初始化和He初始化1.2 非饱和激活函数1.3 批量归一化1.4...
机器学习怎么入门
买一本周志华教授的《<em>机器学习</em>》,俗称西瓜书,国内最好的<em>机器学习</em>入门书籍。如果像迅速上手,那么《<em>机器学习</em>实战》十分适合。 李宏毅教授的《<em>机器学习</em>》《深度学习》视频,林轩田教授的《<em>机器学习</em>》系列。具体视频链接在我另一篇博客里都有。这些视频对<em>机器学习</em>的数学推导十分详细,十分适合入门学习。 斯坦福大学的CS231n教程,作业好好做一边,网上有很多资源可以参照学习的做。 <em>机器学习</em>的相关框架的学习。比如tens
如何用3个月零基础入门机器学习
来源 | 微调的知乎专栏▌0. 背景写这篇文章的初衷是大部分私信我的朋友都想了解如何入门/转行<em>机器学习</em>,搭上人工智能这列二十一世纪的快车。再加上这个问题每隔一阵子就会在知...
Python第三方库matplotlib(2D绘图库)入门与进阶
Matplotlib 简介: Matplotlib是一个Python 2D绘图库,它可以在各种平台上以各种硬拷贝格式和交互式环境生成出具有出版品质的图形。 Matplotlib可用于Python脚本,Python和IPython shell,Jupyter笔记本,Web应用程序服务器和四个图形用户界面工具包 Matplotlib试图让简单的事情变得更简单,让无法实现的事情变得可能实现。 ...
机器学习该怎么入门?
源自刚在知乎回答的一个问题:回答如下:我们的情况很相似, 本科大二,学有余力,关注新风向,想做些better than average的事情。 我也像大多数人一样,知乎上拜读了N篇高票答案,印象笔记里收藏了N篇五花八门的文章,github中star了N个仓库,TensorFlow跑个例子就自认为已经懂<em>机器学习</em>了。 好在,我的学习并没有到此为止,我决定脚踏实地找一门课程来学习。那么问题就来了,选
机器学习/深度学习入门资料汇总
作者:刘才权 编辑:栾志勇 经常被同学和朋友询问<em>机器学习</em>或深度学习入门,有哪些不错的参考资料。老实讲,这个问题在网上随便一搜就是一大把的答案。我自己在最开始的时候也有同样的困惑,同样在搜索引擎和论坛里翻找答案。但大多数答案并不怎么让人满意:搜索结果要么星稀零散,只见树木不见森林;要么过于详尽,让人无从下手(很多资料作者自己都没看过)。 在这篇文章里,我把自己在学习过程中的参考资
我是如何入门机器学习的呢
https://mp.weixin.qq.com/s/eFXb2swj07Ywld9pDop3hQ   <em>机器学习</em>在很多眼里就是香饽饽,因为<em>机器学习</em>相关的岗位在当前市场待遇不错,但同时<em>机器学习</em>在很多人面前又是一座大山,因为发现它太难学了。在这里我分享下我个人入门<em>机器学习</em>的经历,希望能对大家能有所帮助。     这篇文章不会有太多<em>机器学习</em>方面的专业知识     更多的只是学习经历与经验分享 ...
从零到一 | 14本书人工智能入门必备书单(附PDF链接)
来源:AI前线本文共2000字,建议阅读7分钟。本文为想要入门<em>机器学习</em>以及夯实数学基础的学习者提供了学习书单。一、<em>机器学习</em>篇在<em>机器学习</em>上,首先要<em>推荐</em>的是两部国内作者的著作...
开发者入门必读:最值得看的十大机器学习公开课
[转] http://www.leiphone.com/news/201701/0milWCyQO4ZbBvuW.html 导语:入门<em>机器学习</em>不知道从哪着手?看这篇就够了。 在当下的<em>机器学习</em>热潮,人才匮乏十分显著。截至目前,国内开设人工智能(AI)专业的高校不多,相当多的开发者是跨界入门,需要自学大量知识并摸索。因而优质的学习资源至关重要。因
机器学习、深度学习的理论与实战入门建议整理(一)
转载自http://blog.csdn.net/zyj098765/article/details/52860183引言   拿到这份文档时想必你的脑海中一直萦绕着这么一个问题,“<em>机器学习</em>/深度学习要怎么学呢?(怎么入门,又怎么进一步掌握?)”。关于这个问题其实并没有一个标准答案,有的人可能适合自底向上的学,也就是先从理论和数学开始,然后是算法实现,最后再通过一些项目去解决生活中的实际问题;有的人则
机器学习有意思! 01》- 世界上最简单的机器学习入门
本文首发于https://jizhi.im/blog/post/ml_is_fun_01 你是否也曾听人们谈起<em>机器学习</em>但是只有一个朦胧的概念?你是否厌倦了在同事的高谈阔论中颓然欲睡?此诚求变之机。 本教程适合所有对<em>机器学习</em>感到好奇,却不知从何下手的读者。我想应该有很多人试着读了维基百科页面,然后愈发迷惘、沉沦,盼望着有人能够提供一个high-level的解释,那你找对地
2019 机器学习 深度学习 最佳 入门书单 书籍推荐
Here it is — the list of the best machine learning &amp; deep learning books for 2019. Deep Learning by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville. Grokking Deep Learning by Andrew W. Trask. ...
VB学籍管理系统源代码下载
很好用的,专门为不会做课程设计的同学而设计,试试就知道了。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/zhaowenwencang/2479254?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/zhaowenwencang/2479254?utm_source=bbsseo[/url]
VB编程常用的注册表键值(禁用任务管理器,禁用CMD等)下载
在Vb编程中有很多需要与Windows”交流”的地方,如,设计一个考试系统,为了不让考生通过任务管理器更改设置来逃开监视进行作弊,就需要禁用那个任务管理器,着很多都可以通过注册表实现,如禁用注册表,禁用任务管理器,禁用CMD,隐藏我的电脑等在我的这篇文档里都有。有部分是独家技术,严禁抄袭,转载请注明出处!! 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/JiLuoXingRen/3012791?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/JiLuoXingRen/3012791?utm_source=bbsseo[/url]
SSH面试大题经典笔记下载
SSH面试大题经典笔记,包括常见的面试提问时的记录 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/dodomin2010/3232513?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/dodomin2010/3232513?utm_source=bbsseo[/url]
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