深度学习再看传统机器学习和传统计算机程序没有的优点，这个优点就是，能够处理人们并不完全懂得的问题，而且更擅长处理含噪声或不完全的数据。不能精确定义、有噪声和数据不完全，实际生活中的场景经常是这样的，所以说，深度学习更加贴近生活。人工神经网络的模式匹配和学习能力使它能够解决许多难以或不可能通过标准 ...

我是2020届毕业生，所以2019年3月中旬答辩结束就开始投入到找实习的过程中，从小白到可以面上世界五百强的大厂，背后的努力付出是必不可少的。本科是数学专业的所以编程的基础就会弱一些，但是公司 ...

深度学习工程师能力模型 深度学习工程师能力评估标准主要面向软件相关行业的企业员工及社会人士，能力级别 分为初级，中级，高级三个级别。深度学习工程师能力评估要素主要包括专业知识，工程能 力，业务理解与实践共 3 大类 9 小类。其中，专业知识包括编程基础、机器学习基础、神经 网络基础 ...

marking一下，怕某一天原文被删除了。。 ------------------------------------------------------------------- 基 ...

目录 强化学习基本要素 马尔科夫决策过程 策略学习(Policy Learning) 时序差分方法（TD method） Q-Learning算法 Actor-Critic方法 DQN DDPG 推荐系统强化学习建模 附录 强化学习 ...

血虐，真的是感觉自己啥都不会，本来以为在网上自学了Coursera上《机器学习》的公开课，一切都万事大吉了，最后才发现，我只不过迈出了很小的一步而已。面试以北邮师兄的那句“我就不送你了”结束，走出五道口东升大厦A座，时间是14点40，想想40分钟前的我还是在大厦门口犹豫要不要进去，而40分钟之后 ...

面试问题总结。 问题：1. 自我介绍。2. 介绍了一下自己简历上的项目。3. SVM详细原理。4. Kmeans原理，何时停止迭代。 算法题：1. 一个随机整数产生器产生[1，5]，如何设计一个产生[1，7]的随机整数产生器。解法：设k1，k2属于[1,5], 生成k3 ...

...