原文:机器学习和深度学习入门总结

本菜鸟入门机器学习也有一段时间了,有那么一丢丢的感悟,在这里做一点总结。介绍一下机器学习理论和实践的学习心得。 相关教材 数学基础 高数 线性代数这就没啥好说的,就是大学工科的必修科目。 统计机器学习 李航的蓝皮书和周志华的西瓜书可以说是国内的比较经典的教材,这两位也是国内人工智能领域的领军人物。 深度学习 强烈推荐花书,这可以说是深度学习方面的权威教材。除此以外还有吴恩达的讲义和教学视频,网上 ...

2019-09-22 21:00 0 409 推荐指数:

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机器学习深度学习的理论与实战入门建议整理

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,“机器学习/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;有的人则可 ...

Thu Sep 21 03:07:00 CST 2017 0 1318
Python机器学习库和深度学习总结

我们在Github上的贡献者和提交者之中检查了用Python语言进行机器学习的开源项目,并挑选出最受欢迎和最活跃的项目。 1. Scikit-learn(重点推荐) www.github.com/scikit-learn/scikit-learn Scikit-learn ...

Fri Apr 22 17:00:00 CST 2016 0 11310
机器学习该怎么入门

分享一篇如何机器学习如何入门的文章。考虑到机器学习是现在挺热门的技术专业,如果你的本科专业是计算机类的,面临着未来方向的一种选择(吐槽一下,计算机类的方向实在是太多了),那么选择一个比较热门的方向去做是非常OK的。这就像生在一个金庸宇宙,所有的人和事都在说会武功这件事多么的爽快、多么的厉害 ...

Fri Nov 30 04:59:00 CST 2018 0 771
机器学习个人总结

除了一开始做的笔记后面都没了,公式好难推 人工智能主要包括感知智能(比如图像识别、语言识别和手势识别等)和认知智能(主要是语言理解知识和推理)。它的核心是数据驱动来提升生产力、提升生产效率。 机器学习相关技术属于人工智能的一个分支。其理论主要分为如下三个方面 ...

Sat Mar 21 03:17:00 CST 2020 0 648
机器学习总结

背景:本文只是对机器学习相关知识的梳理和复习用,因此顺序上可能有些随意 摘要:   1.各种算法的推导   2.各种算法的比较(或优缺点)   3.学习理论 4.特征选择方法   5.模型选择方法   6.特征工程   7.数据预处理   8.应用例子 内容 ...

Thu Jan 12 23:59:00 CST 2017 0 1503
机器学习&深度学习基础(目录)

从业这么久了,做了很多项目,一直对机器学习的基础课程鄙视已久,现在回头看来,系统的基础知识整理对我现在思路的整理很有利,写完这个基础篇,开始把AI+cv的也总结完,然后把这么多年做的项目再写好总结。 参考:机器学习&深度学习算法及代码实现 学习路线第一步:数学主要为微积分、概率统计 ...

Mon Jul 09 22:56:00 CST 2018 0 1907
机器学习平台和深度学习平台

谷歌公司推出一款机器学习的平台(AutoML(可视化工具(AutoML Vision)))新推出两个功能 :自然语言处理 AutoML Natural Language                                              翻译功能 ...

Fri Sep 06 18:42:00 CST 2019 0 2129
机器学习基础】关于深度学习的Tips

继续回到神经网络章节,上次只对模型进行了简要的介绍,以及做了一个Hello World的练习,这节主要是对当我们结果不好时具体该去做些什么呢?本节就总结一些在深度学习中一些基本的解决问题的办法。 为什么说是“基本的办法”?因为这一部分主要是比较基础的内容,是一些常用的,比较容易理解的,不过多 ...

Fri Nov 12 17:06:00 CST 2021 0 168
 
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