10 2017 档案

摘要:二、图 原文:Chapter 2 Graphs 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 本书的前三章有关一些模型,它们描述了由组件和组件之间的连接组成的系统。例如,在生态食物网中,组件是物种,连接代表捕食者和猎物的关系。 在本章中,我介绍了 NetworkX,一个用于构 阅读全文
posted @ 2017-10-31 21:13 绝不原创的飞龙 阅读(27) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:一、复杂性科学 原文:Chapter 1 Complexity Science 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 这本书的论点是,复杂性科学是一种“新型科学”,我借鉴自 Stephen Wolfram。 2002年,Wolfram 发表了 “新科学”一文,在这里介 阅读全文
posted @ 2017-10-27 21:44 绝不原创的飞龙 阅读(34) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:写给人类的机器学习 原书:Machine Learning for Humans 译者:飞龙(等) 这个世界不缺少科学家,缺少能说人话的科学家。 在线阅读PDF格式EPUB格式MOBI格式代码仓库 赞助我 协议 CC BY-NC-SA 4.0 阅读全文
posted @ 2017-10-23 21:48 绝不原创的飞龙 阅读(2) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:五、强化学习 原文:Machine Learning for Humans, Part 5: Reinforcement Learning 作者:Vishal Maini 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 探索和利用。马尔科夫决策过程。Q 学习,策略学习和深度强化学习。 我刚刚吃了一 阅读全文
posted @ 2017-10-22 22:59 绝不原创的飞龙 阅读(6) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:六、最好的机器学习资源 原文:The Best Machine Learning Resources 作者:Vishal Maini 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 用于制定人工智能、机器学习和深度学习课程表的资源概览。 制定课程表的一般建议 上学获得一个正式学位并不总是可行或者令 阅读全文
posted @ 2017-10-21 23:32 绝不原创的飞龙 阅读(5) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:一、为什么机器学习重要 原文:Machine Learning for Humans 作者:Vishal Maini 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 简单、纯中文的解释,辅以数学、代码和真实世界的示例 谁应该阅读它 想尽快赶上机器学习潮流的技术人员想要入门机器学习,并愿意了解技术概 阅读全文
posted @ 2017-10-20 23:19 绝不原创的飞龙 阅读(18) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:三、无监督学习 原文: Machine Learning for Humans, Part 3: Unsupervised Learning 作者:Vishal Maini 译者:机器之心 聚类和降维:K-Means 聚类,层次聚类,主成分分析(PCA),奇异值分解(SVD)。 我们可以怎样发现一个 阅读全文
posted @ 2017-10-19 17:11 绝不原创的飞龙 阅读(6) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:四、神经网络和深度学习 原文:Machine Learning for Humans, Part 4: Neural Networks & Deep Learning 作者:Vishal Maini 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 深度神经网络的工作地点、原因和方式。从大脑中获取灵 阅读全文
posted @ 2017-10-18 22:50 绝不原创的飞龙 阅读(21) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:2.3 监督学习 III 原文:Machine Learning for Humans, Part 2.3: Supervised Learning III 作者:Vishal Maini 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 非参数化模型:KNN、决策树和随机森林。包含交叉验证、超参数 阅读全文
posted @ 2017-10-17 13:20 绝不原创的飞龙 阅读(8) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:2.2 监督学习 II 原文:Machine Learning for Humans, Part 2.1: Supervised Learning 作者:Vishal Maini 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 使用对数几率回归(LR)和支持向量机(SVM)的分类。 分类:预测标签 阅读全文
posted @ 2017-10-14 21:44 绝不原创的飞龙 阅读(10) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:2.1 监督学习 原文:Machine Learning for Humans, Part 2.1: Supervised Learning 作者:Vishal Maini 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 监督学习的两大任务:回归和分类。线性回归,损失函数和梯度下降。 通过在数字广 阅读全文
posted @ 2017-10-13 23:26 绝不原创的飞龙 阅读(6) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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