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Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow 第二版

https 机器学习神经网络深度学习人工智能

[https://get.oreilly.com/ind_hands-on-machine-learning_confirm.html](https://links.jianshu.com/go?to

2019-11-05

1.1K0

“达观杯”文本分类挑战赛新手入门代码

机器学习神经网络深度学习人工智能编程算法

**建立模型通过长文本数据正文(article)，预测文本对应的类别(class) **

2019-06-21

1.1K0

《统计学习方法》笔记-统计学习方法概论-1

机器学习强化学习神经网络深度学习人工智能

统计学习（statistical learning）是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科。

2019-05-31

5120

numpy 神经网络深度学习人工智能 https

['我', '列表', '是', '这', '我', '列表', '是', '这']

2019-05-24

4710

第3章：决策树分类器 - 编码

决策树机器学习神经网络深度学习人工智能

作者：Savan Patel 时间：2017年5月14日原文：https://medium.com/machine-learning-101/chapter-3-decision-tree-classifier-coding-ae7df4284e99

2019-05-07

6340

第3章：决策树分类器 - 理论

决策树机器学习神经网络深度学习人工智能

作者：Savan Patel 时间：2017年5月11日原文：原文：https://medium.com/machine-learning-101/chapter-3-decision-trees-theory-e7398adac567

2019-05-05

9810

第0章：什么是机器学习？

监督学习机器学习神经网络深度学习人工智能

原文：https://medium.com/machine-learning-101/chapter-0-what-is-machine-learning-ad136361c618

2019-04-23

4100

第2章：SVM（支持向量机） - 理论

机器学习神经网络深度学习人工智能

作者：Savan Patel 时间：2017年5月3日原文：https://medium.com/machine-learning-101/chapter-2-svm-support-vector-machine-theory-f0812effc72

2019-04-23

7700

第1章：监督学习和朴素贝叶斯分类 - 第2部分（编码）

机器学习神经网络深度学习人工智能

注意：如果你没有经历过朴素贝叶斯理论的第一部分，我建议你仔细阅读。（4 分钟阅读）这里。

2019-04-22

5790

第1章：监督学习和朴素贝叶斯分类 - 第1部分（理论）

机器学习神经网络深度学习人工智能 python

欢迎来到监督学习的基石。我们首先讨论一个小方案，它将构成未来讨论的基础。接下来，我们将讨论关于后验概率的一些数学，也称为贝叶斯定理。这是朴素贝叶斯分类器的核心部分。最后，我们将探索 python 的 sklearn 库，并在 Python 中编写一个关于 Naive Bayes Classifier 的小段代码，以解决我们在开始时讨论的问题。

2019-04-22

4600

深度学习-最新论文解释

机器学习深度学习人工智能图像处理腾讯云测试服务

创建可靠且实时的 3D 姿势估计器的当前困难包括这样的事实：几乎没有训练数据，以及必须考虑遮挡的事实。例如，如果特定身体部位被阻挡而不能看到，则姿势估计器仍必须能够从身体其余部分的位置推断出其位置。

2019-04-18

7900

机器学习问题框架的循序渐进指南

机器学习神经网络深度学习人工智能

在过去的四年里（在谷歌，以及之前的Comet Labs），我有机会与世界各地的数百家初创公司和公司合作，帮助他们定义他们的ML战略，从问题框架到结束 - 到 -最终实施在生产中运行的ML模型。我们共同致力于部署模型以提高运营效率（例如内部工具，DevOps等），摆脱瓶颈（例如，为客户服务团队提供“神奇的力量”），开发基于ML的产品功能，并构建新产品一起。

2019-04-09

4520

主成分分析（PCA）简介

机器学习神经网络深度学习人工智能

主成分分析实例：一个平均值为(1, 3)、标准差在(0.878, 0.478)方向上为3、在其正交方向为1的高斯分布。这里以黑色显示的两个向量是这个分布的协方差矩阵的特征向量，其长度按对应的特征值之平方根为比例，并且移动到以原分布的平均值为原点。

2019-02-20

1.6K0

AI Transformation Playbook 如何引领您的公司进入AI时代

AI（人工智能）技术现在正准备改变每个行业，就像100年前的电力一样。从现在到2030年，它将创造约13万亿美元的GDP增长。虽然它已经在谷歌，百度，微软和Facebook等领先的科技公司中创造了巨大的价值，但其他许多价值创造浪潮将超越软件领域。

2018-12-26

3940

3分钟找书指南

3分钟找书指南.png

2018-12-18

4020

人工智能简史

人工智能神经网络

《人工智能简史》全面讲述人工智能的发展史，几乎覆盖人工智能学科的所有领域，包括人工智能的起源、自动定理证明、专家系统、神经网络、自然语言处理、遗传算法、深度学习、强化学习、超级智能、哲学问题和未来趋势等，以宏阔的视野和生动的语言，对人工智能进行了全面回顾和深度点评。

2018-07-25

2.3K0

人工智能机器人图像识别

“人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，是计算机科学的一个分支。它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。” ——百度百科

2018-07-25

9650

在奇点处爆发

无人驾驶人工智能

你打开了电脑，Cortana推送给你今天最新的天气信息，地图app给你自动规划了最快的上班路线，这条路线避开了交通拥堵的路段。上班路上无聊地打开手机，Siri推送给你最新的资讯是：北京交警认为李彦宏驾驶百度研发的无人驾驶汽车上路属于违法行为；谷歌和微软在发布会上同时宣布，windows和安卓的时代已经过去了，他们未来的重点是人工智能（AI）。

2018-07-25

4170

《机器新脑：人工智能将如何进化？》书评

人工智能黑客

是 AI 统治人类，还是人类掌控 AI？ AI 是否会取代人类、统治世界，想必是很多人萦绕心中的问题。

2018-07-25

1.3K0

超级智能的形式和战略

在人类的历史上，大约12万年以前，从非洲走出的尼安德特人遍及了欧洲大陆的所有角落，如果历史上不出意外，尼安德特人将会不断发展壮大，智力会不断提高，最终发展为高级生物，创造出自己的文明来。但很可惜的是，大约在5万年前，尼安德特人走向衰落，最终灭亡。而造成他们灭亡的凶手，是从非洲大陆走出的现代智人，现代智人尽管是少数入侵者，但是有着尼安德特人无法比拟的优势，巨大的脑容量说明他们远比尼安德特人聪明。而此时此刻的你我，皆是让尼安德特人灭绝的现代智人的后代。

2018-07-25

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