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notice GitChat 深度学习极简教程正式上线!《深度学习 Python 入门与实战》

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深度学习

重磅 | 深度学习“四大名著”发布!爱可可推荐!

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红色石头 发布于 2018-12-10

前几天,红色石头在逛微博的时候,发现有人转发了@爱可可老师的这样一篇微博: 红色石头很有共鸣,这四本书着实很不错!我们都知道现在机器学习、深度学习的资料太多了,面对海量资源,往往陷入到“无从下手”的困惑出境。而且并非所有的书籍都是优质资源,浪费大量的时间是得不偿失的。今天,借此机...

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ML 实用指南

Scikit-Learn 与 TensorFlow 机器学习实用指南学习笔记 3 —— 数据获取与清洗

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红色石头 发布于 2018-12-04

本章将完整地介绍一个端对端(End-to-End)机器学习项目。假如你是某个房地产公司刚雇佣的数据科学家,你所要做的事情主要分成以下几个步骤: 1.整体规划。 2.获取数据。 3.发现、可视化数据,增加直观印象。 4.为机器学习准备数据。 5.选择模型并进行训练。 6.调试模型。...

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机器学习

我整理了 50 页 PPT 来解释 SVM

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红色石头 发布于 2018-12-03

支持向量机 SVM,是常见的一种判别方法。在机器学习领域,是一个有监督的学习模型,通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。但是想完全掌握 SVM 的理论知识包括 SMO 算法并不容易!红色石头之前在整理 SVM 内容的时候做了一个 PPT,比较清晰完整地介绍了 SVM。主要内容包...

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ML 实用指南

Scikit-Learn 与 TensorFlow 机器学习实用指南学习笔记2 — 机器学习的主要挑战

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红色石头 发布于 2018-11-26

简而言之,因为机器学习的主要任务就是选择合适的机器学习算法在数据集上进行训练,所以不好的算法和不好的数据都可能严重影响训练效果。下面我们先来看看不好的数据会带来什么影响。 1.4.1 训练数据不足 对一个蹒跚学步的孩子来说,如何识别苹果?方法是拿出很多各种各样颜色、形状的苹果图片...

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ML 实用指南

Scikit-Learn 与 TensorFlow 机器学习实用指南学习笔记1 — 机器学习基础知识简介

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红色石头 发布于 2018-11-20

本章介绍的是每一个数据科学家都应该知道并听说的机器学习许多基本的概念和术语。这将是一个高层次的概括(本书唯一没有很多代码的一章)。内容很简单,但是你要保证在进行下一章之前对本章每个概念都理解得很透彻。因此,端起一杯咖啡,让我们开始吧! 1 什么是机器学习? 机器学习是一门通过编程...

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深度学习

重磅 | 吴恩达Coursera新课已经上线,开启全民AI时代!

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红色石头 发布于 2018-11-14

说起吴恩达「Andrew Ng」,相信大家都非常熟悉了。作为人工智能的大 IP,吴恩达一直致力于人工智能的推广和普及,争取让每个人都能感受人工智能的魅力。自去年8月开始,吴恩达在 Coursera 上开设了由 5 门课组成的深度学习专项课程,掀起了一股人工智能深度学习热潮。这里附...

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机器学习

天池 O2O 优惠券使用预测思路解析与代码实战

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红色石头 发布于 2018-11-08

前阵子因为机器学习训练营的任务安排,需要打一场 AI 比赛。然后就了解到最近热度很高且非常适合新人入门的一场比赛:天池新人实战赛o2o优惠券使用预测。今天,红色石头把这场比赛的一些初级理论分析和代码实操分享给大家。本文会讲解的很细,目的是带领大家走一遍比赛流程,实现机器学习理论分...

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机器学习

撒花!吴恩达《Machine Learning Yearning》英文版完结!

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红色石头 发布于 2018-11-06

前几天,红色石头还在发文给大家整理了吴恩达新书《Machine Learning Yearning》的前 52 章的 pdf 下载。巧得很,今天凌晨就受到了这样一封邮件,该书 1-58 所有章节的草稿已经全部完结啦! 该书的下载方法红色石头在上次的文章中已经有所介绍,直接在官网上...

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