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人工智能学习路线“六小撇步”

人工智能数据挖掘模式识别机器学习编程算法

高等数学是基础中的基础，一切理工科都需要这个打底，数据挖掘、人工智能、模式识别此类跟数据打交道的又尤其需要多元微积分运算基础线性代数很重要，一般来说线性模型是你最先要考虑的模型，加上很可能要处理多维数据，你需要用线性代数来简洁清晰的描述问题，为分析求解奠定基础概率论、数理统计、随机过程更是少不了，涉及数据的问题，不确定性几乎是不可避免的，引入随机变量顺理成章，相关理论、方法、模型非常丰富。很多机器学习的算法都是建立在概率论和统计学的基础上的，比如贝叶斯分类器、高斯隐马尔可夫链。

2018-07-23

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人工智能“六步走”学习路线

人工智能数据挖掘模式识别机器学习编程算法

高等数学是基础中的基础，一切理工科都需要这个打底，数据挖掘、人工智能、模式识别此类跟数据打交道的又尤其需要多元微积分运算基础

2018-07-23

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机器学习工具榜单-Python取代R成为最受欢迎的编程语言

机器学习 python 数据挖掘

近日，KDnuggets网站公布了2018年度的数据科学和机器学习工具调查结果。2300多名参与者对自己“过去 12 个月内在项目开发中使用过的数据挖掘 / 机器学习工具和编程语言”进行了投票。

2018-07-23

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17张思维导图，全面掌握机器学习的统计基础知识

机器学习 https 人工智能数据挖掘

原图下载：https://pan.baidu.com/s/1midnOSC 本文用一系列「思维导图」由浅入深的总结了「统计学」领域的基础知识，是对之前系列文章做的一次完整的梳理，也是我至今为止所有与统计有关的学习笔记。众所周知，「统计学」是深入理解「机器学习|数据挖掘」的重要基础学科。正所谓磨刀不误砍柴工，对于数理基础薄弱的人，强化一下理论的学习是大有裨益的。普通人难以做到“一次学习”，经典知识总是在一次次回顾后才能有更深入的理解。这也是我选择「思维导图」作为学习工具的原因，发散性思考的模式能帮助迅速回忆

2018-04-25

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维基百科有6000多机器人编辑，那么问题来了，他们要吵架怎么办？

机器人人工智能数据挖掘

很多人可能都听说人工智能已经可以写文章了，但是你可能不知道编辑机器人早就已经是维基百科最重要的贡献群体之一。 2001 年，维基百科引入了机器人编辑者的概念，任何用户可以为自己研发的机器人单独建立一个维基百科帐号，只要根据维基百科社区官方的规定对帐号进行标注，即可让机器人参与维基百科的编辑。 2014 年，机器人在维基百科的所有语言中完成了 15% 的编辑动作，他们识别、撤销破坏行为，锁定遭到频繁篡改的页面、识别错别字和病句、创建不同语言之间的链接、自动导入站外内容、进行数据挖掘、识别侵权的内容并为新手

2018-04-24

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培养了57位AI与大数据领域的专家，这家中国院校有多牛？

人工智能大数据自动化数据挖掘

来源：中国科学技术大学新创校友基金会 📷 炙热的人工智能（AI）领域大数据领域有哪些中国科大人？这是校友关注的话题。以下中国科学技术大学新创校友基金会研究部初步整理的中国科大AI与大数据行业地图。中国科大相关院系人工智能研究团队的传统不长，教授也并不多（本文有专节概述）。中国科大人在人工智能领域取得的成就貌似有些意外，不少杰出校友师出来自自动化系、电子工程乃至近代物理与精密仪器系。原因或许是中国科大人崇尚自由思考与热爱技术，理工科背景让他们在各个想象不到的学科开枝蔓叶，野蛮生长。而在人工智能

2018-04-24

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一图向菜鸟解释机器学习、数据挖掘

机器学习数据挖掘

特别是对于从事数据科学领域的人来说，如何向外行人解释自己所从事的工作几乎是一个超级难题。那么到底什么是机器学习，如何用通俗易懂的语言来解释？我们通过以下几重境界来解释。一、专业理论型百科定义+专业

2018-04-12

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