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人工智能学习路线“六小撇步”
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。
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2018-07-23
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机器学习基本概念及符号系统
上面提到过,训练集就是许多的(x, y)数据对的集合。其中x是因变量,y是自变量。通常认为x的变化引起了y的改变,即x的值决定了y的值。在预测房屋价格的模型中,假如我们能找到所有影响房屋价格的因素(所有的x),并且确定各个因素准确的参数(θ),那么理论上可以准确的预测出任何房屋的价格(y)。
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2018-07-23
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【学习】机器学习符号表
机器学习符号表
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2018-07-23
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机器学习不是要取代工作,而是重新设计工作
围绕人工智能和自动化的争论似乎一直都是悲观主义者占主导,他们担心机器人会取代所有的工作,而乐观主义者则不以为然。但麻省理工学院Sloan教授Erik Brynjolfsson和他的同事们表示,争论需要不同的观点。
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2018-07-23
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图解十大经典机器学习算法入门
弱人工智能近几年取得了重大突破,悄然间,已经成为每个人生活中必不可少的一部分。以我们的智能手机为例,看看到底温藏着多少人工智能的神奇魔术。
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2018-07-23
1.1K0
人工智能“六步走”学习路线
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
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2018-07-23
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一张拆分图:机器学习算法工程师掌握哪些技能才能算合格
成为一名合格的开发工程师不是一件简单的事情,需要掌握从开发到调试到优化等一系列能力,这些能力中的每一项掌握起来都需要足够的努力和经验。
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2018-07-23
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AI领域学习路线图:普通程序员如何转向AI方向
  眼下,人工智能已经成为越来越火的一个方向。普通程序员,如何转向人工智能方向,是知乎上的一个问题。本文是我对此问题的一个回答的归档版。相比原回答有所内容增加。
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2018-07-23
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机器学习领域10本好书由浅入深
机器学习是个跨领域的学科,而且在实际应用中有巨大作用,但是没有一本书能让你成为机器学习的专家。
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2018-07-23
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零基础入门深度学习工作原理?人人都能看懂!
在入门学习深度学习之前,有必要先了解一下深度学习的工作原理。著名程序猿小哥 Radu Raicea 特意为入门学习者写了一篇文章,利用一个票价预测工具的例子解释深度学习的工作原理,不需要有多高深的数学知识,人人都能看懂。
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2018-07-23
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5份AI经典书单:人工智能学习参考书
《科学+遇见人工智能》李开复、张亚勤、张首晟等20余位科学家与投资人共同解读AI革命
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2018-07-23
2.6K0
机器学习的脉络,一张概括图告诉你
经济基础决定上层建筑,这句话不论怎么看都是合适的,同样也是用于机器学习领域,基础决定深度。本文是入门级的统计学习(统计机器学习)的概要和统计学习全部内容的基础
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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
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。
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2018-07-23
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【案例】最大似然估计、最大后验估计以及贝叶斯参数估计的联系和区别
假如你有一个硬币。你把它投掷 3 次,出现了 3 次正面。下一次投掷硬币正面朝上的概率是多少? 这是一个从数据中估计参数的基础机器学习问题。在这种情况下,我们要从数据 D 中估算出正面朝上 h 的概率
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2018-07-23
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一张图搞懂-人工智能开发者的入门指南
自上世纪 50 年代以来,人类对人工智能前景的想象从未停止过,计算机科学家创造出更加复杂的新技术,也为普通消费者打造出一个令人向往的未来。虽然对人工智能的理解几十年来一直在变化,但我们也有理由相信人工智能时代最终会到来。那么想要成为一名人工智能开发者,怎样才能踏入这一领域呢?
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2018-07-23
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常见的机器学习9个误区
机器学习已经被证明是很有用的,但也容易被假设可以解决所有问题、适用于所有情况。和其他工具一样,机器学习在特定领域很有用处,特别是那些你一直都知道有、但永远无法雇佣足够的人来解决的问题;或者是那些有明确目标、但没有明确实现方法的问题。
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2018-07-23
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从零开始,了解元学习
传统的机器学习研究模式是:获取特定任务的大型数据集,然后用这个数据集从头开始训练模型。很明显,这和人类利用以往经验,仅仅通过少量样本就迅速完成学习的情况相差甚远。
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2018-07-23
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10 个常见机器学习案例:了解机器学习中的线性代数
它是机器学习的重要基础,从描述算法操作的符号到代码中算法的实现,都属于该学科的研究范围。
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2018-07-23
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马云:人工智能只是程序和数据,不足为惧
如今,人工智能已经不再是一个陌生的词语,新一代人工智能技术也不再是单一的学科门类。人工智能涵盖了基础设施平台、大数据获取、机器学习算法、模式识别、人机交互等一系列细分领域,未来,人工智能是必要占据科技发展的主流。
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2018-07-23
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开发者总结: 8 种最好的 AI 机器学习开源项目
随着 AI 技术快速发展,各种理论与实践层出不穷,它正在迅速改变我们生活中几乎每一个领域,从我们如何交流到用于交通的手段。作为开发者或者学习者,在开始构建机器学习应用程序之前,从众多开源项目中选择一项应该是一个艰巨的任务,日前,有网友在博客总结了 8 种最好的开源 AI 技术,为机器学习开发者指明道路。
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2018-07-23
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