深度學習再看傳統機器學習和傳統計算機程序沒有的優點，這個優點就是，能夠處理人們並不完全懂得的問題，而且更擅長處理含噪聲或不完全的數據。不能精確定義、有噪聲和數據不完全，實際生活中的場景經常是這樣的，所以說，深度學習更加貼近生活。人工神經網絡的模式匹配和學習能力使它能夠解決許多難以或不可能通過標准 ...

我是2020屆畢業生，所以2019年3月中旬答辯結束就開始投入到找實習的過程中，從小白到可以面上世界五百強的大廠，背后的努力付出是必不可少的。本科是數學專業的所以編程的基礎就會弱一些，但是公司 ...

深度學習工程師能力模型 深度學習工程師能力評估標准主要面向軟件相關行業的企業員工及社會人士，能力級別 分為初級，中級，高級三個級別。深度學習工程師能力評估要素主要包括專業知識，工程能 力，業務理解與實踐共 3 大類 9 小類。其中，專業知識包括編程基礎、機器學習基礎、神經 網絡基礎 ...

marking一下，怕某一天原文被刪除了。。 ------------------------------------------------------------------- 基 ...

目錄 強化學習基本要素 馬爾科夫決策過程 策略學習(Policy Learning) 時序差分方法（TD method） Q-Learning算法 Actor-Critic方法 DQN DDPG 推薦系統強化學習建模 附錄 強化學習 ...

血虐，真的是感覺自己啥都不會，本來以為在網上自學了Coursera上《機器學習》的公開課，一切都萬事大吉了，最后才發現，我只不過邁出了很小的一步而已。面試以北郵師兄的那句“我就不送你了”結束，走出五道口東升大廈A座，時間是14點40，想想40分鍾前的我還是在大廈門口猶豫要不要進去，而40分鍾之后 ...

面試問題總結。 問題：1. 自我介紹。2. 介紹了一下自己簡歷上的項目。3. SVM詳細原理。4. Kmeans原理，何時停止迭代。 算法題：1. 一個隨機整數產生器產生[1，5]，如何設計一個產生[1，7]的隨機整數產生器。解法：設k1，k2屬於[1,5], 生成k3 ...

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