Machine Learning Mastery 机器学习算法教程 机器学习算法之旅 利用隔离森林和核密度估计的异常检测 机器学习中的装袋和随机森林集成算法 从零开始实现机器学习算法的好处 更好的朴素贝叶斯:从朴素贝叶斯算法中收益最大的 12 个技巧 机器学习的提升和 AdaBoost 选择机器学习算法:Microsoft Azure 的经验教训 机器学习的分类和回归树 什么是机器学习中的混淆矩阵 如何使用 Python 从零开始创建算法测试工具 通过创建机器学习算法的目标列表来获得控制权 机器学习中算法
来源:专知本文为书籍介绍,建议阅读5分钟有了这本书的知识,您将能够理解、实现和适应无数的现代分析方法和算法。 如果你想在任何计算或技术领域工作,你需要理解线性代数。作为对矩阵及其运算的研究,线性代数几乎是所有在计算机中实现的算法和分析的数学基础。但是它在几十年前的教科书中呈现的方式与今天专业人士使用线性代数解决现实世界的现代应用的方式有很大的不同。 Mike X Cohen的这本实用指南教授了用Python实现的线性代数的核心概念,包括如何在数据科学、机器学习、深度学习、计算模拟和生物医学数据处理应用中使
链接:oschina.net/news/78629/beginners-how-to-learn-from-zero-artificial-intelligence 此文是想要进入人工智能这个领域、但
本篇主要介绍了机器学习与数据科学背后的数学技术十大应用之基础机器学习部分与降维部分。
线性代数与数据科学的关系就像罗宾与蝙蝠侠。这位数据科学忠实的伙伴经常会被大家所忽视,但实际上,它是数据科学主要领域--包括计算机视觉(CV)与自然语言处理(NLP)等热门领域的强力支撑。
来自:开源中国社区 链接:http://www.oschina.net/news/78629/beginners-how-to-learn-from-zero-artificial-intelligence(点击尾部阅读原文前往) 原文:https://medium.com/digitalmind/artificial-intelligence-resources-f4efeac949b4#.ndykohymp 此文是想要进入人工智能这个领域、但不知道从哪里开始的初学者最佳的学习资源列表。 一、机器学习 有
自然语言处理是什么?谁需要学习自然语言处理?自然语言处理在哪些地方应用?相关问题一直困扰着不少初学者。针对这一情况,作者结合教学经验和工程应用编写此书。《自然语言处理理论与实战》讲述自然语言处理相关学科知识和理论基础,并介绍使用这些知识的应用和工具,以及如何在实际环境中使用它们。由于自然语言处理的特殊性,其是一门多学科交叉的学科,初学者难以把握知识的广度和宽度,对侧重点不能全面掌握。《自然语言处理理论与实战》针对以上情况,经过科学调研分析,选择以理论结合实例的方式将内容呈现出来。其中涉及开发工具、Python语言、线性代数、概率论、统计学、语言学等工程上常用的知识介绍,然后介绍自然语言处理的核心理论和案例解析,最后通过几个综合性的例子完成自然语言处理的学习和深入。《自然语言处理理论与实战》旨在帮助读者快速、高效地学习自然语言处理和人工智能技术。
近日,Facebook发布了PyTorch 1.8新版本,加入了对AMD ROCm的支持,可以不用去配置Docker在原生环境下运行。
NumPy是Python的一个扩展库,负责数组和矩阵运行,同时提供了大量相关的函数,是居家计算必备的库。
本课程以 Python 为主要开发语言,深入浅出,快速上手深度学习技术。学习本课程:
各位大佬们!今天我要和大家分享一个有关Python的技巧,让你轻松实现高效的网络爬虫!网络爬虫是在互联网时代数据获取的一项关键技能,而Python作为一门强大的编程语言,为我们提供了许多方便而高效的工具和库。让我们一起来揭开它的神奇力量吧!
循环允许我们通过循环数组或对象中的项并做一些事情,比如说打印它们,修改它们,或执行其他类型的任务或动作。JavaScript有各种各样的循环,for循环允许我们对一个集合(如数组)进行迭代。
在本文中,我会展示如何在经纬度坐标对上使用tSNE来创建地图数据的一维表示。这种表示有助于开发新的地图搜索算法。这对于诸如“这个经纬度坐标是新泽西或者纽约的吗?”或“离我最近的披萨位置在哪里?”这样的查询非常有用。更快的地图搜索对于Uber,Google Maps和Directions,Yelp等公司来说非常有价值。
Requests——Kenneth Reitz写的最富盛名的http中oPython程序员都应该有它。
机器学习根植于统计学,正在逐渐成为最有趣、发展最快的计算机科学领域之一。机器学习可应用到无数行业和应用中,使其更加高效和智能。
此文是想要进入人工智能这个领域、但不知道从哪里开始的初学者最佳的学习资源列表。原文是 Ray Alez 编写的“Artificial Intelligence resources”,简单翻译后供大家参
导语:在经过一天之后,我们的活动人数已经达到40人了,感谢大家对小编的支持,同时在本文末附上前一天的众筹榜单。希望能跟小伙伴们度过愉快的6天! 上过 Jeremy Howard 的深度学习课程后,我意
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。
1.8版本中,官方终于加入了对AMD ROCm的支持,可以方便的在原生环境下运行,不用去配置Docker了。
来源:专知本文约800字,建议阅读5分钟可解释性AI是打开AI黑盒的解释性技术的实践指南。 可解释性AI是打开AI黑盒的解释性技术的实践指南。本实用指南将前沿研究简化为透明和可解释的AI,提供实用的方法,您可以轻松地用Python和开源库实现。从所有主要的机器学习方法的例子,这本书演示了为什么AI的一些方法是如此的不透明,教你识别你的模型已经学习的模式,并提出了建立公平和公正的模型的最佳实践。当你完成这一任务时,你将能够提高你的AI在训练中的表现,并构建鲁棒系统来抵消偏差、数据泄漏和概念漂移带来的错误。
近期,在使用SciPy库的过程中,你可能会遇到一个名为"AttributeError: type object 'scipy.interpolate.interpnd.array' has no attribute '__reduce_cython'"的错误。这篇博客将向你展示如何解决这个问题,并帮助你顺利继续使用SciPy库。
选自machinelearningmastery 作者: Jason Brownlee 机器之心编译 参与:张倩、刘晓坤 本文介绍了 10 个常见机器学习案例,这些案例需要用线性代数才能得到最好的理解。 线性代数是数学的分支学科,涉及矢量、矩阵和线性变换。 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。 虽然线性代数是机器学习领域不可或缺的一部分,但二者的紧密关系往往无法解释,或只能用抽象概念(如向量空间或特定矩阵运算)解释。 阅读这篇文章后,你将会了解到: 如何在
有很多工具能够帮助开发者在 Linux 和 Mac 上构建深度学习环境(比如 Tensorflow,不幸的是,TensorFlow 无法在 Windows 上轻松安装),但是很少人关注如何在 Win10 设备上有效构建深度学习环境。大多数人关注的是如何让深度学习框架运行在 Win10 设备的 Ubuntu VM 上,这不是最优的解决方案。
话不多说,直接上题 问:除了掌握深度学习框架,AI 工程师还需要哪些技能? 来自社友的回答 ▼▼▼ @约翰尼德普: AI 工程师必须要有极强的编程能力,那除此之外,一名合格的 AI 工程师还需要哪些技能? 首先,毫无疑问的是,AI 工程师要有过硬的数学基础和技术能力。线性代数、概率与统计、微积分、信息论等数理知识是 AI 的基础,要得心应手地处理这些数学概念需要花费大量的时间去学习。另外,熟练地使用 Python、R 等语言,知道特定的算法工具包,明白如何在线上部署机器学习模型也是必不可少的能力。
这个 GitHub 项目提供了一份免费学习资源,既包括超详细的学习路线图,又涵盖多个免费线上课程、大量数据科学项目和 100 多本免费机器学习书籍,项目上线数天即获得 2.4k 星。
如果您正在寻找适合概念和实现核心的机器学习入门,那么这本新的免费教科书将帮助您轻松地学习ML工程。通过关注基础算法的基础,您将快速启动并运行自己构建的代码。
可能受到新冠病毒的影响,台大也开始了网课教学。李宏毅上传了2020版本的机器学习视频,可以说是非常好的学习资料(尽管其中多数都是2017、2019的视频,但有部分更新)。
这个阶段有吴恩达、李飞飞、GeoffreyHinton、Ian Goodfellow等传奇人物的卓越贡献
在过去的几年里,AI(Artificial Intelligence)已经掀起了一场革命,探索该领域的开发者、研究生甚至高中生的数量都呈爆炸式增长。这就引出了一个基本问题:什么时候是开始学习AI的合适时机?我们假定从小就教学生AI,尤其是在初中,是一个最佳的开始时机。在今年夏天教授了一门AI/ML入门课程后,我们意识到,初中生确实能够理解AI/ML,不过有一些注意事项。
如果你让 n 个数学家来定义数学到底是什么,你可能会得到 2n 个不同答案。在我看来,它将事物抽象化到只剩下核心要素,并为推理任何事物提供了最终的框架。
但这个最热门的角色并不是一个简单的领域,它至少需要高中数学和一些编程知识,甚至需要重新开始学习。
Q-1:什么是 Python,使用它有什么好处,你对 PEP 8 有什么理解? Q-2:以下 Python 代码片段的输出是什么?证明你的答案。 Q-3:如果程序不需要动作但在语法上需要它,可以在 Python 中使用的语句是什么? Q-4:在 Python 中使用“~”获取主目录的过程是什么? Q-5:Python 中可用的内置类型有哪些? Q-6:如何在 Python 应用程序中查找错误或执行静态分析? Q-7:什么时候使用 Python 装饰器? Q-8:列表和元组的主要区别是什么? Q-9:Python 如何处理内存管理? Q-10:lambda 和 def 之间的主要区别是什么? Q-11:使用 python reg 表达式模块“re”编写一个 reg 表达式来验证电子邮件 ID? Q-12:你认为以下代码片段的输出是什么?代码中有错误吗? Q-13:Python 中有 switch 或 case 语句吗?如果不是,那么相同的原因是什么? Q-14:Python 用来迭代数字序列的内置函数是什么? Q-15:Python 的 try-except 块中可能有哪些可选语句? Q-16:Python 中的字符串是什么? Q-17:Python 中的切片是什么? Q-18:Python 中的 %s 是什么? Q-19:字符串在 Python 中是不可变的还是可变的? Q-20:Python 中的索引是什么? Q-21:Python 中的文档字符串是什么? Q-22:Python 编程中的函数是什么? Q-23:Python 中有多少基本类型的函数? Q-24:我们如何用 Python 编写函数? Q-25:Python 中的函数调用或可调用对象是什么? Q-26:Python 中的 return 关键字是做什么用的? Q-27:Python 中的“按值调用”是什么? Q-28:Python 中的“按引用调用”是什么? Q-29:trunc() 函数的返回值是多少? Q-30:Python 函数必须返回一个值吗? Q-31:Python 中的 continue 有什么作用? Q-32:Python 中 id() 函数的用途是什么? Q-33:*args 在 Python 中有什么作用? Q-34:**kwargs 在 Python 中做什么? Q-35:Python 有 Main() 方法吗? Q-36: __ Name __ 在 Python 中有什么作用? Q-37:Python 中“end”的目的是什么? Q-38:什么时候应该在 Python 中使用“break”? Q-39:Python 中的 pass 和 continue 有什么区别? Q-40:len() 函数在 Python 中有什么作用? Q-41:chr() 函数在 Python 中有什么作用? Q-42:ord() 函数在 Python 中有什么作用? Q-43:Python 中的 Rstrip() 是什么? Q-44:Python 中的空格是什么? Q-45:Python 中的 isalpha() 是什么? Q-46:你如何在 Python 中使用 split() 函数? Q-47:Python 中的 join 方法有什么作用? Q-48:Title() 方法在 Python 中有什么作用? Q-49:是什么让 CPython 与 Python 不同? Q-50:哪个包是最快的 Python 形式? Q-51:Python 语言中的 GIL 是什么? Q-52:Python 如何实现线程安全? Q-53:Python 如何管理内存? Q-54:Python 中的元组是什么? Q-55:Python 编程中的字典是什么? Q-56:Python 中的 set 对象是什么? Q-57:字典在 Python 中有什么用? Q-58:Python 列表是链表吗? Q-59:Python 中的 Class 是什么? Q-60:Python 类中的属性和方法是什么? Q-61:如何在运行时为 Class 属性赋值? Q-62:Python 编程中的继承是什么? Q-63:Python 中的组合是什么? Q-64:Python 程序中的错误和异常是什么? Q-65:你如何在 Python 中使用 Try/Except/Finally 处理异常? Q-66:你如何为 Python 中的预定义条件引发异常? Q-67:什么是 Python 迭代器? Q-68:Iterator 和 Iterable 有什么区别? Q-69:什么是 Python 生成器? Q-70:Python 中的闭包是什么? Q-71:Python 中的装
今年在 2019 年 KotlinConf 上,Roman Belov 概述了 Kotlin 的数据科学方法。既然该演讲现在已公开,我们决定重述一下,并分享一些有关 Kotlin 数据科学工具和库的当前状态。
Python是目前编程领域最受欢迎的语言。在本文中,我将总结Python面试中最常见的50个问题。每道题都提供参考答案,希望能够帮助你在2019年求职面试中脱颖而出,找到一份高薪工作。这些面试题涉及Python基础知识、Python编程、数据分析以及Python函数库等多个方面。
Python 是一门更注重可读性和效率的语言,尤其是相较于 Java,PHP 以及 C++ 这样的语言,它的这两个优势让其在开发者中大受欢迎。 诚然,它有点老了,但仍是80后啊 —— 至少没有 Cobol 或者 Fortran 那么老。而且,如果还能派上用场的话,为啥要折腾着改变它呢 (尤其在这个还有那么多方法可以提升它性能的时候)实际上这要看你怎么看待它,生命线长本身就是件好事 —— 说明它稳定且可靠。 如果你是像其他许多人一样都是从 Java,C 或者 Perl 开始进入职业生涯的,那么学习 P
AI 科技评论按:这里是,油管 Artificial Intelligence Education 专栏,原作者 Siraj Raval 授权雷锋字幕组编译。 原标题 Learn Machine Le
Python是目前编程领域最受欢迎的语言。在本文中,我将总结Python面试中最常见的100个问题。每道题都提供参考答案,希望能够帮助你在2019年求职面试中脱颖而出,找到一份高薪工作。这100道面试题涉及Python基础知识、Python编程、数据分析以及Python函数库等多个方面。
机器之心报道 机器之心编辑部 花了七年时间填坑,《机器学习数学》的书稿终于和读者们见面了。 说到《Python 机器学习》,AI 领域的研究者都不会感到陌生。这本书可以说是近十年来最畅销的机器学习书籍之一,也是其作者 Sebastian Raschka 最具代表性的作品。 Sebastian Raschka 《Python 机器学习》在 2015 年出版,一举成为 Packt 和亚马逊网站上的畅销书,在 2016 年获得 ACM 最佳计算奖,并被翻译成多种语言出版。书籍的第二版和第三版也分别于 2017
从初学者对数字设计的疑问?到什么是FPGA?什么是ASIC?再到布尔代数如何在FPGA内部实现?最后到数字设计的核心元件触发器?本文将从简洁的角度带你认识这些数字设计的必备基础知识!
导读 希望这篇学习路线图对你学习数据科学有帮助,需要说明的是国内本文中所说的数据科学家在国内一般称为数据分析师或者数据挖掘师,尽管称谓不同,但文章的路线图仍可作为学习指南供需要的同学参考。 如果你对英文不是很擅长,也可以到PPV课大数据学习社区获取相关的中文课程和学习指南。关于如何成为一名数据科学家,如果你有自己的学习路线图,希望你能乐意与我分享。 好了,现在就开启你的洪荒之力,和我们一起踏上数据科学的神奇之旅吧! 为什么要写这篇学习路线呢? 在AnalyticsVidhya上的众多资源中,学习路线图
说到《Python 机器学习》,AI 领域的研究者都不会感到陌生。这本书可以说是近十年来最畅销的机器学习书籍之一,也是其作者 Sebastian Raschka 最具代表性的作品。
这名开发者名叫Alexey Gaziev,是一家社交媒体管理创业公司的CTO,原来是一名Ruby开发者,后来自己学习深度学习。
秋招已经开始,相信很多同学想从事数据科学岗位。对于数据科学岗位而言,数学知识的储备重要吗?答案显而易见,掌握好数学对于从事该岗位而言是很重要的。数学一直是任何当代科学学科的基础,几乎所有的现代数据科学技术(包括所有的机器学习)都有一些深刻的数学知识。在本文中,我们将讨论想成为一名优秀的数据科学家应该掌握的基本数学知识,以便在各个方面都能很好地适应。
掌握Python基础理论知识、了解第三方数据科学库,能够使用Python语言进行初级机器学习编程。掌握线性代数、微积分、概率论、最优化的相关知识。
AiTechYun 编辑:Yining 在矩阵中,如果数值为0的元素数目远远多于非0元素的数目,并且非0元素分布无规律时,则称该矩阵为稀疏矩阵;与之相反,若非0元素数目占大多数时,则称该矩阵为稠密矩阵
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