英文原文 Deep Learning vs. Machine Learning 機器學習和深度學習變得越來越火。突然之間,不管是了解的還是不了解的,所有人都在談論機器學習和深度學習。無論你是否主動關注過數據科學,你應該已經聽說過這兩個名詞了。 為了展示他們的火熱程度,我在 Google ...
本書由Keras之父 現任Google人工智能研究員的弗朗索瓦 肖萊 Fran ois Chollet 執筆,詳盡介紹了用Python和Keras進行深度學習的探索實踐,涉及計算機視覺 自然語言處理 生成式模型等應用。書中包含 多個代碼示例,步驟講解詳細透徹。由於本書立足於人工智能的可達性和大眾化,讀者無須具備機器學習相關背景知識即可展開閱讀。在學習完本書后,讀者將具備搭建自己的深度學習環境 建立 ...
2019-06-23 22:08 0 1237 推薦指數:
英文原文 Deep Learning vs. Machine Learning 機器學習和深度學習變得越來越火。突然之間,不管是了解的還是不了解的,所有人都在談論機器學習和深度學習。無論你是否主動關注過數據科學,你應該已經聽說過這兩個名詞了。 為了展示他們的火熱程度,我在 Google ...
1.機器學習:通過對以往歷史數據的學習建立一個模型用來預測以后的數據進行預測和分析。 1.1監督學習 supervised learning 監督學習可以分為生成方法(生成模型generative)和判別方法(判別模型discreiminative) 生成模型 ...
來源商業新知網,原標題:僅需10分鍾:開啟你的機器學習之路 機器學習之路雖漫漫無垠,但莘莘學子依然紛紛投入到機器學習的洪流中。如何更有效地開始機器學習呢?所謂「八仙過海,各顯神通」,本文作者以Python語言為工具進行機器學習, 並以Kaggle競賽中的泰坦尼克號項目進行詳細解讀 ...
我們在Github上的貢獻者和提交者之中檢查了用Python語言進行機器學習的開源項目,並挑選出最受歡迎和最活躍的項目。 1. Scikit-learn(重點推薦) www.github.com/scikit-learn/scikit-learn Scikit-learn ...
<一>:特征工程:將原始數據轉化為算法數據 一:特征值抽取 1:對字典數據 :from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer ...
從業這么久了,做了很多項目,一直對機器學習的基礎課程鄙視已久,現在回頭看來,系統的基礎知識整理對我現在思路的整理很有利,寫完這個基礎篇,開始把AI+cv的也總結完,然后把這么多年做的項目再寫好總結。 參考:機器學習&深度學習算法及代碼實現 學習路線第一步:數學主要為微積分、概率統計 ...
谷歌公司推出一款機器學習的平台(AutoML(可視化工具(AutoML Vision)))新推出兩個功能 :自然語言處理 AutoML Natural Language 翻譯功能 ...
繼續回到神經網絡章節,上次只對模型進行了簡要的介紹,以及做了一個Hello World的練習,這節主要是對當我們結果不好時具體該去做些什么呢?本節就總結一些在深度學習中一些基本的解決問題的辦法。 為什么說是“基本的辦法”?因為這一部分主要是比較基礎的內容,是一些常用的,比較容易理解的,不過多 ...