最近梳理了下历史文章,精选了一些文章,分为机器学习,深度学习,人工智能等几大板块,文章已开通【快捷转载】,欢迎阅读及转载。
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
Python 1. Theano是一个python类库,用数组向量来定义和计算数学表达式。它使得在Python环境下编写深度学习算法变得简单。在它基础之上还搭建了许多类库。 1.Keras是一个简洁、高度模块化的神经网络库,它的设计参考了Torch,用Python语言编写,支持调用GPU和CPU优化后的Theano运算。 2.Pylearn2是一个集成大量深度学习常见模型和训练算法的库,如随机梯度下降等。它的功能库都是基于Theano之上。 3.Lasagne是一个搭建和训练神经网络
来自:CSDN.NET 链接:http://www.csdn.net/article/2015-09-15/2825714(点击尾部阅读原文前往,文章中相关链接请点击阅读原文查看) 原文:http://www.teglor.com/b/deep-learning-libraries-language-cm569/ 译者简介:赵屹华,计算广告工程师@搜狗,前生物医学工程师,关注推荐算法、机器学习领域。 本文总结了Python、Matlab、CPP、Java、JavaScript、Lua、Julia、Lisp、
谈到人工智能(AI)算法,常见不外乎有两方面信息:铺天盖地各种媒体提到的高薪就业【贩卖课程】、知乎上热门的算法岗“水深火热 灰飞烟灭”的梗【贩卖焦虑】。
这个阶段有吴恩达、李飞飞、GeoffreyHinton、Ian Goodfellow等传奇人物的卓越贡献
Machine Learning Mastery 计算机视觉教程 通道在前和通道在后图像格式的温和介绍 深度学习在计算机视觉中的 9 个应用 为 CNN 准备和扩充图像数据的最佳实践 8 本计算机视觉入门书籍 卷积层在深度学习神经网络中是如何工作的? DeepLearningAI 卷积神经网络课程(复习) 如何在 Keras 中配置图像数据扩充 如何从零开始为 CIFAR-10 照片分类开发 CNN 用于 Fashion-MNIST 服装分类的深度学习 CNN 如何为 MNIST 手写数字分类开发 CNN
"启程"往往是最具挑战性的一步,特别是在面临众多选择时,人们往往难以做出决策。本教程旨在帮助那些几乎没有Python机器学习基础的初学者成长为知识丰富的实践者,而且整个过程都可以利用免费的资源来完成。本教程的主要目标是引导你了解众多可用资源,并帮助你筛选出最佳的学习资源。资源众多,但哪些是最有价值的?哪些资源能够相互补充?以及如何安排学习顺序才能达到最佳效果?首先,我们假设你目前对以下领域并不精通:
Python 1. Theano是一个python类库,用数组向量来定义和计算数学表达式。它使得在Python环境下编写深度学习算法变得简单。在它基础之上还搭建了许多类库。 1.Keras是一个简洁、高度模块化的神经网络库,它的设计参考了Torch,用Python语言编写,支持调用GPU和CPU优化后的Theano运算。 2.Pylearn2是一个集成大量深度学习常见模型和训练算法的库,如随机梯度下降等。它的功能库都是基于Theano之上。 3.Lasagne是一个搭建和训练神经网络的轻量级封装
本文介绍了包括 Python、Java、Haskell等在内的一系列编程语言的深度学习库。
Python 可以说是现在最流行的机器学习语言,而且你也能在网上找到大量的资源。你现在也在考虑从 Python 入门机器学习吗?本教程或许能帮你成功上手,从 0 到 1 掌握 Python 机器学习,至于后面再从 1 到 100 变成机器学习专家,就要看你自己的努力了。本教程原文分为两个部分,机器之心在本文中将其进行了整合,原文可参阅:http://suo.im/KUWgl 和 http://suo.im/96wD3。本教程的作者为 KDnuggets 副主编兼数据科学家 Matthew Mayo。 「开始
前两天有同学私信我,让老梁推荐一下算法工程师入门书单。今天就和大家抛砖引玉聊聊这个话题。
01 引言 欢迎关注 算法channel ! 交流思想,分享知识,找到迈入机器学习大门的系统学习方法,并在这条道路上不断攀登,这是小编创办本公众号的初衷。 本公众号会系统地推送基础算法及机器学习/深度学习相关的全栈内容,包括但不限于:经典算法,LeetCode题目分析,机器学习数据预处理,算法原理,例子解析,部分重要算法的不调包源码实现(现已整理到Github上),并且带有实战分析,包括使用开源库和框架:Python, Numpy,Pandas,Matplotlib,Sklearn,Tensorflow等
本文介绍了包括 Python、Java、Haskell等在内的一系列编程语言的深度学习库。 Python Theano 是一种用于使用数列来定义和评估数学表达的 Python 库。它可以让 Python 中深度学习算法的编写更为简单。很多其他的库是以 Theano 为基础开发的: Keras 是类似 Torch 的一个精简的,高度模块化的神经网络库。Theano 在底层帮助其优化 CPU 和 GPU 运行中的张量操作。 Pylearn2 是一个引用大量如随机梯度(Stochastic Gradient)这
深度优先搜索(DFS)是一种用于图或树的遍历算法,它沿着路径直到无法继续前进,然后回退到前一个节点,继续探索其他路径。
这篇文章旨在通过7个步骤,将最少的机器学习知识转化为知识型实践者,所有这一切都在使用免费的材料和资源。这个大纲的主要目标是帮助你通过许多可用的免费选项; 有很多,可以肯定的,但哪些是最好的?哪个互补?使用所选资源的最佳顺序是什么? 首先,我假设你并不是以下方面的专家: 机器学习 Python 任何 Python 的机器学习、科学计算或数据分析库 如果你对前两个主题有一定程度的基本了解就更好了,不了解也没有关系,提前花一点点时间了解一下就行了。 第一步:基本 Python 技能 如果你打算利用 Python
《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
本文转自网络,如涉侵权请及时联系我们 人工智能相关岗位中,涉及到的内容包含: 算法、深度学习、机器学习、自然语言处理、数据结构、Tensorflow、Python 、数据挖掘、搜索开发、神经网络、视觉
算法、深度学习、机器学习、自然语言处理、数据结构、Tensorflow、Python 、数据挖掘、搜索开发、神经网络、视觉度量、图像识别、语音识别、推荐系统、系统算法、图像算法、数据分析、概率编程、计算机数学、数据仓库、建模等关键词,基本涵盖了现阶段人工智能细分领域的人才结构。
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 期研究了一下以图搜图这个炫酷的东西。百度和谷歌都有提供以图搜图的功能,有兴趣可以找一下。当然,不是很深入。深入的话,得运用到深度学习这货。Python深度学习当然不在话下。 这个功能最核心的东西就是怎么让电脑识别图片。 这个问题也是困扰了我,在偶然的机会,看到哈希感知算法。这个分两种,一种是基本的均值哈希感知算法(dHash),一种是余弦变换哈希感知算法(pHash)。dHash是我自己命名的,为了和pHash区分。
在这篇博客中,我们将深入探讨"YOLO(You Only Look Once)"——一种先进的计算机视觉算法。我们将讨论如何入门、学习门槛、是否容易学习等方面。本文将涵盖从基础知识到实际操作的各个方面,适合各级读者,无论是编程小白还是AI大佬。我们还会提供丰富的代码案例和资源链接,助你一臂之力!关键词:YOLO, 计算机视觉, 对象检测, 深度学习, Python, 神经网络, 编程, 数学基础, GPU, 实践操作。👀
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 此项目可监控近千家中国企业的官方网站的新闻动态,如有更新,系统能在最短2分钟之内通过邮件发送更新的标题和链接。更新的信息流也可通过浏览器查看。监控的公司和站点可以添加删除。 原理:定期抓取网站html, 使用difflib比对新旧页面源码,发现增加的部分,提取url和text,过滤筛选,保存MySQL数据库。定期把更新的url和text,通过邮件发送给订阅者。 全部代码 获取方式: 关注微信公众号 datayx 然
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 。 。 。 。 。 。 。 全部 代码 ,视频,数据集 获取方式: 关注微信公众号 datayx 然后回复 唐宇迪 即可获取。 机器学习算法AI大数据技术 搜索公众号添加: datanlp 长按图片,识别二维码 ---- 阅读过本文的人还看了以下文章: TensorFlow 2.0深度学习案例实战 基于40万表格数据集TableBank,用MaskRCNN做表格检测 《基于深度学习的自然
01 基 础 篇 01 基本Python 如果我们打算利用 Python 来执行机器学习,那么对 Python 有一些基本的了解就是至关重要的。幸运的是,因为 Python 是一种得到了广泛使用的通用编程语言,加上其在科学计算和机器学习领域的应用,所以找到一个初学者教程并不十分困难。你在 Python 和编程上的经验水平对于起步而言是至关重要的。 首先,你需要安装 Python。因为我们后面会用到科学计算和机器学习软件包,所以我建议你安装 Anaconda。这是一个可用于 Linux、OS X 和 Wind
本资源整理了机器学习、深度学习、算法工程师等 AI 相关岗位面试需要知识点,常见代码实战(分为 C/C++和 python 版本)、常见问题,简历模板、比赛/竞赛相关的资源,分享给需要的朋友。
机器之心整理 参与:路雪、蒋思源 2017年,人工智能技术出现了很多新的技术和发展,在这一年中机器之心发布了很多教程类文章,有适合入门学习者的,有适合已经具备专业知识和实践经验的从业者的;有关于语言的,有关于框架的,有关于硬件配置的,甚至还有关于猫片、漫画的…… 教程那么多,你……看完了吗? 本文对这一年来机器之心发布的教程进行总结,共分为 What 和 How 两大部分,在两大板块下又进行细分,目录如下: What 概念 机器学习基础 深度模型基础 强化学习基础 数学 How
分享一篇来自机器之心的文章。关于机器学习的起步,讲的还是很清楚的。原文链接在:只需十四步:从零开始掌握Python机器学习(附资源) Python 可以说是现在最流行的机器学习语言,而且你也能在网上找到大量的资源。你现在也在考虑从 Python 入门机器学习吗?本教程或许能帮你成功上手,从 0 到 1 掌握 Python 机器学习,至于后面再从 1 到 100 变成机器学习专家,就要看你自己的努力了。本教程原文分为两个部分,机器之心在本文中将其进行了整合,原文可参阅:suo.im/KUWgl 和 su
选自kdnuggets 作者:Matthew Mayo 机器之心编译 参与:黄小天、吴攀、晏奇、蒋思源 Python 可以说是现在最流行的机器学习语言,而且你也能在网上找到大量的资源。你现在也在考虑从 Python 入门机器学习吗?本教程或许能帮你成功上手,从 0 到 1 掌握 Python 机器学习,至于后面再从 1 到 100 变成机器学习专家,就要看你自己的努力了。本教程原文分为两个部分,机器之心在本文中将其进行了整合,原文可参阅:http://suo.im/KUWgl 和 http://suo.im
导语:Python 可以说是现在最流行的机器学习语言,而且你也能在网上找到大量的资源。你现在也在考虑从 Python 入门机器学习吗?本教程或许能帮你成功上手,从 0 到 1 掌握 Python 机器学习,至于后面再从 1 到 100 变成机器学习专家,就要看你自己的努力了。另外,小编在这里邀请大家加入到我们,小编Tom邀请你一起搞事情! 「开始」往往是最难的,尤其是当选择太多的时候,一个人往往很难下定决定做出选择。本教程的目的是帮助几乎没有 Python 机器学习背景的新手成长为知识渊博的实践者,而且这个
深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向,它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。
在 上次的送书活动 中,营长做了个调查问卷,结果显示大家更喜欢深度学习、Python以及TensorFlow方面的书,所以这期送书活动一并满足大家。本期图书选自人民邮电出版社图书,包括:近期AI圈儿比较流行的一本书《人工智能简史》,《TensorFlow机器学习项目实战》,高实战性的《Python机器学习经典实例》,深度学习领域的圣经“花书”,经典的《机器学习实战》,广受欢迎的《流畅的Python》,东京大学教授、机器学习专业专家杉山将执笔《图解机器学习》。另外,可在文末投票,选出下期你希望营长能够送的
来源:机器之心 作者:Matthew Mayo 校对:丁楠雅 编辑:胡蝶 原文可参阅:http://suo.im/KUWgl 和 http://suo.im/96wD3 本文字数为7433,建议阅读15分钟 本文帮助大家从 0 到 1 掌握 Python 机器学习 「开始」往往是最难的,尤其是当选择太多的时候,一个人往往很难下定决定做出选择。本教程的目的是帮助几乎没有 Python 机器学习背景的新手成长为知识渊博的实践者,而且这个过程中仅需要使用免费的材料和资源即可。这个大纲的主要目标是带你了解那些数
可以说随着人工智能技术的发展,Python语言也迎来了新的生机。由于Python易上手,语法简洁,工具库多等特点,Python已成为人工智能领域最流行的语言。
当涉及到训练计算机的行为而不需要明确的编程,存在大量的机器学习领域的工具。学术和工业界专业人士使用这些工具来构建从语音识别到MRI扫描中的癌症检测的许多应用。许多这些工具可以在网上免费获得。如果你有兴趣,我已经编译了这些(见本页底部)的排名,以及区分它们中一些重要功能的概述。具体来说,该工具所用的语言、每个工具的主页网站上的描述、对机器学习中特定范式的关注以及学术界和工业界的一些主要用途。
NO.1 人工智能科普类:人工智能科普、人工智能哲学 《智能的本质》斯坦福、伯克利客座教授 30 年 AI 研究巅峰之作 《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
导语:Python 可以说是现在最流行的机器学习语言,而且你也能在网上找到大量的资源。你现在也在考虑从 Python 入门机器学习吗?本教程或许能帮你成功上手,从 0 到 1 掌握 Python 机器学习,至于后面再从 1 到 100 变成机器学习专家,就要看你自己的努力了。本教程原文分为两个部分,机器之心在本文中将其进行了整合,原文可参阅:http://suo.im/KUWgl 和 http://suo.im/96wD3。本教程的作者为 KDnuggets 副主编兼数据科学家 Matthew Mayo。另
主要包括计算机科学中基本的算法与数据结构,结合算法思想和Leetcode实战,总结介绍。
科学计算 Python packages 一览 加入您有了 Python 编程经验,并对机器学习有所了解。Python 有很多为机器学习提供便利的开源库。通常它们被称为Python科学库(scientific Python libraries),用以执行基本的数据科学任务(这里有一点程度主观色彩): ▪ numpy - 主要用于N维数组 ▪ pandas - Python数据分析库,包含dataframe等结构 ▪ matplotlib - 2D绘图库,产出质量足以进行印刷的图 ▪ sc
进入大学之后,我们逐渐“被教授”了C、C++、Java等编程语言,但为什么我会选择python作为最喜欢的编程语言呢?
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 在一个充斥着无人车、无人机、智能机器人的未来世界里,必然少不了计算机视觉技术的赋能! 未来已来,掌握计算机视觉这门技术势在必行! 本期书单整理了计算机视觉领域的10本佳作,它们有影响一代脑、认知、计算机视觉专家的经典著作,也有基于各种理论、工具进行讲解的实战派,更有大神毛星云的收官之作! 希望它们能够帮助大家打开计算机视觉领域的大门! 01 《视觉:对人类如何表示和处理视觉信息的计算研究》 [美] David Marr 著,吴佳俊 译 原著豆瓣评分9
文章首发于本人CSDN账号:https://blog.csdn.net/tefuirnever
机器学习算法的分类是棘手的,有几种合理的分类,他们可以分为生成/识别,参数/非参数,监督/无监督等。 例如,Scikit-Learn的文档页面通过学习机制对算法进行分组。这产生类别如:1,广义线性模型,2,支持向量机,3,最近邻居法,4,决策树,5,神经网络,等等… 但是,从我们的经验来看,这并不总是算法分组最为实用的方法。那是因为对于应用机器学习,你通常不会想,“今天我要训练一个支持向量机!”相反,你心里通常有一个最终目标,如利用它来预测结果或分类观察。 所以在机器学习中,有一种叫做“没有免费的午餐”的定
机器学习算法的分类是棘手的,有几种合理的分类,他们可以分为生成/识别,参数/非参数,监督/无监督等。 例如,Scikit-Learn的文档页面通过学习机制对算法进行分组。这产生类别如:1,广义线性模型
项目地址:https://github.com/GokuMohandas/practicalAI
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 安装依赖 pip install requests 使用方法 浏览器打开:https://order.jd.com/center/list.action 没登录就登录 F12 控制台 console 栏输入 console.log(_JdJrTdRiskFpInfo, _JdEid) 参数依次对应: _JdJrTdRiskFpInfo => self._JdJrTdRiskFpInfo _JdEid => self.
线上的Python的机器学习资源如此丰富,从哪开始?如何修炼?这篇文章让你从零开始,七步之内成为Python机器学习的大师。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云