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资源 | 深度学习图像标注工具汇总

深度学习监督学习编程算法 https

对于监督学习算法而言，数据决定了任务的上限，而算法只是在不断逼近这个上限。世界上最遥远的距离就是我们用同一个模型，但是却有不同的任务。但是数据标注是个耗时耗力的工作，下面介绍几个图像标注工具：

2018-08-10

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【无监督学习】DBSCAN聚类算法原理介绍，以及代码实现

无监督学习编程算法监督学习机器学习

主要包括：K-means、DBSCAN、Density Peaks聚类（局部密度聚类）、层次聚类、谱聚类。

2018-07-30

9.1K0

用DaPy进行机器学习

机器学习 python shell 监督学习

DaPy自带了少量著名的数据集，比如用于分类问题的红酒分类和鸢尾花数据集。接下来，我们首先启动一个Python Shell并加载作为例子的红酒数据集：

2018-07-30

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最常用的十大机器学习算法都在这了，果断收藏！

机器学习编程算法监督学习神经网络

导语：本文列出了数据科学家使用的十大机器学习算法，并且介绍了这十大算法的特点，供各位机器学习的新人们更好地理解和应用。

2018-07-30

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强化学习入门介绍

强化学习人工智能深度学习机器学习监督学习

导语：近年以来，强化学习在人工智能所充当的角色越来越重要了，很多研究机构和大学都将强化学习与深度学习相结合打造高性能的系统。因此，本文注重描述强化学习的基本概念与实现，希望能为读者介绍这一机器学习分支的巨大魅力。（文末有资源分享）强化学习其实也是机器学习的一个分支，但是它与我们常见监督学习和无监督学习又不太一样。强化学习旨在选择最优决策，它讲究在一系列的情景之下，通过多步恰当的决策来达到一个目标，是一种序列多步决策的问题。该学习算法能帮助我们公式化表达生物体以奖励为动机（reward-motivate

2018-03-29

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例解生成对抗网络

人工智能 nat 监督学习深度学习

导语：生成对抗网络（GAN）近来在研究界得到了很大的关注。在这篇文章中，Waya.ai 的创始人 Michael Dietz 介绍了 GAN 如此大有潜力的原因，并且通过 GAN 与拳击比赛的生动比较对 GAN 的工作方式进行了阐释。另外，小编Tom邀请你一起搞事情！生成对抗网络（GAN）由两个独立的网络组成，即生成器（generator）和判别器（discriminator）。GAN 将无监督学习问题作为这两者之间的博弈。在本文中，我们将看到为什么 GAN 有这么大的潜力，并且通过 GAN 与拳击比赛的

2018-03-28

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从强化学习基本概念到Q学习的实现，打造自己的迷宫智能体

强化学习人工智能深度学习机器学习监督学习

导语:近年以来，强化学习在人工智能所充当的角色越来越重要了，很多研究机构和大学都将强化学习与深度学习相结合打造高性能的系统。因此，本文注重描述强化学习的基本概念与实现，希望能为读者介绍这一机器学习分支的巨大魅力。强化学习其实也是机器学习的一个分支，但是它与我们常见监督学习和无监督学习又不太一样。强化学习旨在选择最优决策，它讲究在一系列的情景之下，通过多步恰当的决策来达到一个目标，是一种序列多步决策的问题。该学习算法能帮助我们公式化表达生物体以奖励为动机（reward-motivated）的行为。比如说，让

2018-03-28

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数据科学家需要掌握的10项统计技术，快来测一测吧

编程算法线性回归机器学习监督学习无监督学习

摘要：本文给出了数据科学应用中的十项统计学习知识点，相信会对数据科学家有一定的帮助。无论你是不是一名数据科学家，都不能忽视数据的重要性。数据科学家的职责就是分析、组织并利用这些数据。随着机器学习技术的广泛应用，深度学习吸引着大量的研究人员和工程师，数据科学家也将继续站在技术革命的浪潮之巅。虽然编程能力对于数据科学家而言非常重要，但是数据科学家不完全是软件工程师，他应该是编程、统计和批判性思维三者的结合体。而许多软件工程师通过机器学习框架转型为数据科学家时，没有深刻地思考并理解这些框架背后的统计理论，

2018-03-28

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干货 | 机器学习之必知必会6个点

机器学习编程算法监督学习线性回归深度学习

导语：过去两年中，我曾经多次折服于机器学习的魅力。但每当我决定尝试新事物时，经常会不得不重新学习某些概念和课程，其实大部分学习就是这样一个过程。在学习机器学习这个复杂领域的过程中，我总结了一些有用的概念、定义、资源和工具。我将这些内容整理成一个终极总结，希望它可以帮到在机器学习之路上乐在其中（艰难前行）的朋友们。索引怎样学习机器学习效果最好什么是机器学习（ML）？常见机器学习算法监督学习的线性回归深度学习 TensorFlow入门结尾怎样学习机器学习效果最好？老实说，没有哪一种学习方

2018-03-28

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十大机器学习算法，看完即入门

机器学习编程算法监督学习决策树

机器学习算法分为三类：有监督学习、无监督学习、增强学习。有监督学习需要标识数据（用于训练，即有正例又有负例），无监督学习不需要标识数据，增强学习介于两者之间（有部分标识数据）。下面将向大家具体介绍机器

2018-03-27

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