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免费的在线学习课程一直是大多数人学习 AI 知识和技能的方式之一。今天，基于 Github 上一位小姐姐 Chip Huyen 分享的 10 门机器学习课程，AI科技大本营将这份收藏大礼包进行了豪华版升级，容量是原来的 2.5 倍，更重要的是，我们还收集了国内的中文优质课程，相信大家一定会喜欢。
山人今天开始将围绕机器智能的算法方面讲讲故事，主要涉及了建模的三要素：模型、策略、算法。这个坑很大，我尽自己最大的努力来填一填，争取用浅显易懂、生动有趣的方式对相关的理论、方法及应用聊一聊，文笔简陋、疏漏错误之处请各位看官不吝指点，这里先感谢了
到底什么是推荐系统？按照维基百科的定义：它是一种信息过滤系统，用于预测用户（User）对物品（Item）的评分和偏好。这个定义不是很好理解。我们可以从以下几个角度来了解推荐系统。
本文从三个角度总结了机器学习技法课程，包括特征开发技术、优化技巧以及消除过拟合方法。介绍了林轩田老师所在的台大团队在KDDCUP上的表现和使用的各种机器学习算法模型，包括贝叶斯、支持向量机、神经网络等。
来源：大数据挖掘DT数据分析 本文长度为633字，建议阅读3分钟。 本文为你介绍机器学习和深度学习的视频资料。 第一部分 基础语言 pandax视频教程链接: https://pan.baidu.com/s/1pLqavVX密码: fath python入门到精通链接: https://pan.baidu.com/s/1mhVNIkC 密码: cvp3 第二部分 数据篇 链接: https://pan.baidu.com/s/1pLK25zP 密码: qtuu 第三部分 机器学习部分 吴恩达机器学习链接
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B站是个宝，谁用谁知道😎 整理的一些适合算法工程师的学习资源，建议收藏！ 0、数学基础 Up主：3Blue1Brown的数学基础：https://space.bilibili.com/88461692。用动画讲述数学专业知识，其视频涵盖了线性代数、微积分、拓扑学等领域，每门课都配有直观生动的动画演示，帮助观众加深对数学概念定理的理解。 数学分析：https://www.bilibili.com/video/av8042121复旦陈纪修老师的数学分析视频课程，共214讲。 数学建模：www.bilibili.
这门课基本涵盖了机器学习的主要知识点，例如：线性回归、逻辑回归、支持向量机、神经网络、K-Means、异常检测等等。而且课程中没有复杂的公式推导和理论分析。Ng 的目的是让机器学习初学者能够快速对整个机器学习知识点有比较整体的认识，便于快速入门。网易云课堂里有中文字幕的机器学习视频。
本文介绍了从AdaBoost到GBDT的算法演变过程，以及它们的优缺点。AdaBoost是一种集成学习算法，通过不断添加弱分类器来提高整体性能。GBDT是一种基于决策树的算法，通过迭代优化来提高预测精度。这两种算法在计算机视觉、自然语言处理等领域都有广泛应用。
这是为朋友社群准备的一篇机器学习入门指南，分享了我机器学习之路看过的一些书、教程、视频，还有学习经验和建议，希望能对大家的学习有所帮助。
本文主要介绍了机器学习中的线性回归模型，以及其在实际问题中的应用。作者通过举例说明线性回归模型在解决二分类问题、学习问题、更多特征问题和不局限于线性问题等方面的应用。同时，还介绍了线性回归模型的一些拓展，如岭回归和Lasso回归等。
本文介绍了机器学习的基本概念、应用情况以及与其他领域的关系。机器学习是人工智能的一个分支，其基本概念是通过在数据中学习，使计算机系统能够自主地识别模式，并随着数据的增加而改进其性能。机器学习的应用范围非常广泛，包括购物网站推荐、电影推荐、自然语言处理、预测等。机器学习在数据挖掘、人工智能和统计等领域中扮演着重要角色。
最近在公众号看到不少推文的标题很有意思，大意是：你在 B 站刷剧，别人却在上面学习。B 站上最多的就是那些二次元动漫，不过年纪大了也搞不懂有意思在哪里。其实，B 站除了娱乐真可以干正事——学习。
机器学习在很多眼里就是香饽饽，因为机器学习相关的岗位在当前市场待遇不错，但同时机器学习在很多人面前又是一座大山，因为发现它太难学了。在这里我分享下我个人入门机器学习的经历，希望能对大家能有所帮助。
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本文是数据派研究部“集成学习月”的第一篇文章，本月将陆续发布关于集中学习的话题内容，月末将有答题互动活动来赢奖，欢迎随时留言讨论相关话题。 集成算法（Ensemble Algorithms）综述 严格意义上来说，这不算是一种机器学习算法，而更像是一种优化手段或者策略，它通常是结合多个简单的弱机器学习算法，去做更可靠的决策。有人把它称为机器学习中的“屠龙刀”，非常万能且有效，集成模型是一种能在各种的机器学习任务上提高准确率的强有力技术，集成算法往往是很多数据竞赛关键的一步，能够很好地提升算法的性能。哲
本文介绍了L2正则化（L2 Regularization）在机器学习中的作用以及L1正则化项和L2正则化项的区别。L2正则化可以防止模型过拟合，提高泛化能力。L1正则化项和L2正则化项的区别在于，L1正则化项可以使得模型更加稀疏，而L2正则化项可以使得模型更加平滑。在特征选择方面，L1正则化项和L2正则化项也可以起到不同的作用。
给予4个文件【spack01.txt】【spack01.txt】【film_log1.csv】【move.csv】进行数据分析。
经过这几个月的居家隔离，想必大多数同学都开始习惯通过线上的方式开展学习了，在线教育领域也因此迎来了一波爆发，竞争异常激烈，既有知名平台如MOOC、学堂在线、网易云课堂等，也有不少初创新星。但要说最受年轻人欢迎的学习资源网站，应该非B站莫属。该平台资源之丰富不用多说，并且全程无广告，很多网友都表示自己通过B站学会了很多技能，比如Python、数据库、Photoshop、英语考级、日语考级等。总之，一个B站就足够解决绝大多数问题。下面，我们整理一波B站上关于数据科学、人工智能领域的学习资料和值得关注的up主，欢迎大家收藏转发哦～
本文通过梳理机器学习基础知识，帮助读者快速掌握机器学习的核心概念，并通过实例介绍机器学习算法的实际应用。
本文介绍了逻辑斯蒂回归（Logistic Regression）的相关背景知识，包括线性回归、Sigmoid函数、损失函数、梯度下降法、凸优化理论等。接着，本文介绍了逻辑斯蒂回归（Logistic Regression）的基本原理和模型结构，以及如何在工业界应用该模型。最后，本文提到了逻辑斯蒂回归（Logistic Regression）的变种，如混合逻辑斯蒂回归（MLR），以及如何使用DNN和LR组合模型。
最近，热衷于用GPT-4、Copilot做研究的数学大神陶哲轩，又在AI的帮助下发现了自己论文中的一处隐藏bug！
本文主要探讨了机器学习中的偏差（Bias）、误差（Error）和方差（Variance）之间的区别和联系。偏差是模型预测值与真实值之间的误差，误差是模型预测值与样本真实值之间的误差，方差则是模型预测值与模型预测值之间的误差。了解这三者之间的区别和联系对于选择合适的模型和参数十分重要，过高的偏差可能意味着模型过于简单，而过高的方差可能意味着模型过于复杂。在实践中，降低偏差和方差往往需要权衡。
有了Copilot之后，研究做起来也更方便了，陶哲轩也用它辅助自己完成了最新的研究成果。
howie6879在Github上维护了一个机器学习网站导航以及资源的目录，包含了新闻资讯、课程、比赛、项目、文档等导航链接，主流的都涵盖到，是深度学习从业者不错的一个导航，欢迎使用！
线上公益黑马截止至 2 月 4 日 24 点报名结束，总计有 60 个队伍参与本次公益黑客马拉松。
作者: 左飞 著有《算法之美——隐匿在数据结构背后的原理（C++版）》 原文 http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/50467970 做机器学习和数据挖掘方面的研究和开发，常会在线搜索一些资源，日积月累便挖出了一堆比较牛的博主，特别说明：做这个方向的人很多，牛人也很多，但是这些资源大部分主要突出实用主义，相关博主也并不一定是这个领域中的泰山北斗（至少大部分都不是学校里的教授），但是他们的空间里真的有料，可以学到很多。不断更新中，但大浪淘沙，我只
回想过去，林田表示，「当时，我以为大学随便玩玩就可以了，完全沉溺在游戏之中。没有及时适应缺少管束的学习环境，到期末考的时候才发现功课完全荒废了。」
点击 机器学习算法与Python学习 ，选择加星标 精彩内容不迷路 ---- 新智元报道 近日，华为再次启动「天才少年」招募计划，自2019年起，这项最高年薪高达200万元的招募计划已有20人正式入选。 第四年！华为「天才少年」招募计划再次启动！ 昨天，华为招聘微信公众号发布消息，再次面向全球招募天才少年。 此前3月28日，华为公司轮值董事长郭平在2021年业绩说明会上介绍，2020年和2021年，华为共招聘了2.6万名应届毕业生，其中不乏华为定义的「天才少年」。 华为在本次招聘启示中表示
为了更好地展现其成果，48岁的他开始学习Lean4（一种可作为交互式定理证明工具的函数式编程语言）。
2021 年 8 月 2 日 - 20 日，机器学习暑期学校 MLSS（历届大会网址 http://mlss.cc）将于线上隆重举行，现开放线上报名渠道。全日制学生可免费参会，全日制学生可免费参会，全日制学生可免费参会… 重要的事情说三遍。连续三周每天至少一场大师演讲。 大会简介及注册网址：http://ai.ntu.edu.tw/mlss2021/ 机器学习暑期学校（Machine Learning Summer School, MLSS）是一个国际机器学习暑期课程组织，会邀请机器学习领域的知名专家给予演
AIGC 最大的价值将表现为重塑生产力、重塑开发者工作流程。现在，AIGC 生成的代码是否可以同于生产？AIGC 会给开发领域带来什么变化？程序员该拒绝还是适应辅助编程工具？ 6 月 16 日，WasmEdge 创始人和核心开发者、 Second State 联合创始人 Michael Yuan 博士，品览联合创始人 &CTO、极客时间《AI 大模型应用开发实战营》讲师彭靖田，亚马逊云科技大中华区首席架构师邓明轩做客《极客有约》，一起聊了聊 AIGC 与程序员的那些事儿。本文根据直播内容整理，大家可以点击查看完整视频(https://www.infoq.cn/video/D8fRLD8POS4Nq0PGHVrH)。
近日，复旦大学披露了本硕博均就读于该校信息科学与工程学院的林田将加入华为无线产品部门，成为2022年首个公开亮相的华为“天才少年”。
Java 8 API添加了一个新的抽象称为流Stream，可以让你以一种声明的方式处理数据。
第19届CNCC（中国计算机大会）将于今年年底与大家在贵阳相会，组织机构主要人员确定，CNCC2022筹备工作全面展开。 5月5日，CNCC2022启动会线上召开。组织机构主要人员确定。CCF会士、中国科学院院士、国防科技大学教授王怀民担任大会主席。这场会议也标志着CNCC2022筹备工作全面启动。 第一行左起梅宏、王怀民、唐卫清、景亚萍、毛胤强 第二行左起金海、周志华、李轩涯、刘云浩、张晓辉 第三行左起彭长根、谢涛、黄华、杨士强、何万青 第四行左起刘珂、赵燕、张弘、陶震 会议首先由CCF理事长、CNCC
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近几个月来，著名数学家陶哲轩热衷于用 ChatGPT、GPT-4 等 AI 工具辅助解决数学问题。我们也一直在持续地关注，这不今天又看到了他使用 GPT-4 来帮助自己证明数学定理。
我们在本系列课程中介绍的第一个特征提取的方法就是kernel。Kernel运算将特征转换和计算内积这两个步骤合二为一，提高了计算效率。我们介绍过的kernel有：Polynormial Kernel、Gaussian Kernel、Stump Kernel等。另外，我们可以将不同的kernels相加（transform union）或者相乘（transform combination），得到不同的kernels的结合形式，让模型更加复杂。值得一提的是，要成为kernel，必须满足Mercer Condition。不同的kernel可以搭配不同的kernel模型，比如：SVM、SVR和probabilistic SVM等，还包括一些不太常用的模型：kernel ridge regression、kernel logistic regression。使用这些kernel模型就可以将线性模型扩展到非线性模型，kernel就是实现一种特征转换，从而能够处理非常复杂的非线性模型。顺便提一下，因为PCA、k-Means等算法都包含了内积运算，所以它们都对应有相应的kernel版本。
// 生成随机姓名 function getName(){ var familyNames = new Array( "赵", "钱", "孙", "李", "周", "吴", "郑", "王", "冯", "陈", "褚", "卫", "蒋", "沈", "韩", "杨", "朱", "秦", "尤", "许", "何", "吕", "施", "张", "孔", "曹", "严", "华",
XGBoost是经典的提升树学习框架，其配套论文和PPT分享也相当经典，本文简单梳理其思路，原文见XGBoost原理简介。
---- 新智元报道 编辑：David 拉燕 【新智元导读】近日，华为再次启动「天才少年」招募计划，自2019年起，这项最高年薪高达200万元的招募计划已有20人正式入选。 第四年！华为「天才少年」招募计划再次启动！ 昨天，华为招聘微信公众号发布消息，再次面向全球招募天才少年。 此前3月28日，华为公司轮值董事长郭平在2021年业绩说明会上介绍，2020年和2021年，华为共招聘了2.6万名应届毕业生，其中不乏华为定义的「天才少年」。 华为在本次招聘启示中表示，此次全球「天才少年」招募计划不限学
虎跑泉是一处以“泉”为主题的观泉、听泉、品泉、试泉的泉源景观，又是以性空、济公、弘一法师传奇故事为特色的人文景观，坐落位于西湖之南的大慈山定慧禅寺内。民间传说唐代性空大师游历此山，这里风景优美，只是无水源，决定去别处，忽然有神人告诉他即将有二只老虎会来挖泉，翌日，果然有二虎跑山出泉，甘冽醇厚，纯净无菌，从此“龙井茶叶虎跑泉”被称为 “西湖双绝”。 宋苏东坡赞虎跑泉诗中，留有“道人不惜阶前水，借与匏尊自在尝”的佳句。虎跑经全面改造，恢复了济公塔院、罗汉堂，并塑造栩栩如生的“梦虎”和济公传说浮雕。
这个保姆级不是形容这份指南有多详细，而是形容这个指南会伴随你们一起成长哟（其实就是太多了写不完）。之后的更新都会定期发文并汇总在Github上，欢迎催更：
机器之心报道 机器之心编辑部 李宏毅的机器学习课有超过 400 人现场听课，只好把学生分在两间教室：一间「摇滚区」现场看，一间「同步区」看直播。 今年 2 月末，「精灵宝可梦大师」李宏毅的《机器学习》最新一期课程正式开课。对于想要入门机器学习的同学来说，这是一门不容错过的经典课程，视频、PPT 等资料都可以在课程页面找到，而且授课语言是中文。 该课程第一个视频的播放量已经超过 6 万次。 课程主页：https://speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/2021-spring.ht
本文介绍了机器学习中过拟合和欠拟合的概念，以及如何解决过拟合问题。作者通过实验和分析，得出了在数据量不足的情况下，使用数据增强能够很好地解决过拟合问题。同时，对于模型复杂度不足的情况，可以通过增加模型复杂度来解决过拟合问题。在实际应用中，可以通过数据清洗、数据增强、模型正则化等方式来解决过拟合问题，提高模型的泛化能力。
▲持续增长的大数据和数据科学Google Trend，图片出自于《Spark机器学习：核心技术与实践》一书
林洪祥，风平智能CEO。风平智能拥有全球领先的数字人AIGC预训练大模型技术，利用数字人+AI知识大模型打造视频版ChatGPT，实现数字人名师、数字人医生、数字人保险客服、数字广告模特、数字人AI直播等，服务众多领域的知名品牌，股东包括北京大学人工智能AICC雷鸣主任和清华大学杰出校友的基金等。林洪祥毕业于清华大学，曾任职于IBM与百度。
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