摘要：
声明：本文部分内容摘自 "原文" 本文翻译自Python Wiki 本文基于GPL v2协议，转载请保留此协议。 本页面涵盖了Python中若干方法的时间复杂度（或者叫“大欧”，“Big O”）。该时间复杂度的计算基于当前（译注：至少是2011年之前）的CPython实现。其他Python的实现（包 阅读全文
摘要：
机器学习基础 [toc] 1. 概率和统计 概率（probabilty）和统计（statistics）看似两个相近的概念，其实研究的问题刚好相反。 顾名思义： 概率研究的问题是，已知一个模型和参数，怎么去预测这个模型产生的结果的特性（例如均值，方差，协方差等等）。 统计研究的问题则相反。统计是，有一 阅读全文
摘要：
机器学习基础 信息论相关概念总结以及理解 [toc] 摘要： 熵（entropy）、KL 散度（Kullback Leibler (KL) divergence）和交叉熵（cross entropy）以及JS散度，在深度学习以及机器学习很多地方都用的到，尤其是对于目标函数和损失函数的定义。在逻辑回归 阅读全文
摘要：
从强化学习到深度强化学习再到强化学习的应用和展望 对于强化学习，之前有一种说法：深度学习是昨天，强化学习是今天，迁移学习是明天。虽说有些言过其实，但强化学习的思想，笔者看来还是最接近于人工智能的思想。 刚刚开始接触强化学习时，研究生刚刚入学，组里需要做关于自动驾驶决策相关方面的研究，导师就把这任务给 阅读全文
摘要：
2021 年算法岗及自动驾驶相关岗位实习招聘信息（日更） 文章主要是整理实习招聘的相关信息 1. "国内公司人工智能方向（含机器学习、深度学习、计算机视觉和自然语言处理）岗位的招聘信息（含全职、实习和校招）" in GitHub. 2. "AI算法岗求职攻略（涵盖准备攻略、刷题指南、内推和AI公司清 阅读全文
摘要：
机器学习基础（三） "机器学习系列（一）——基础概念及分类" "机器学习系列（二）——分类及回归问题" [toc] 在本文中着重介绍机器学习中的目标函数（代价函数，Cost Function）以及损失函数（Loss Function），并对涉及到的一些数学概念(最大似然函数、交叉熵、最小二乘法)进行 阅读全文
摘要：
机器学习基础（二） [toc] 上篇文章中，我们就机器学习的相关基础概念进行了阐述，包括机器学习的基本概念以及机器学习的分类。不了解的童鞋可以看一下补补课, "机器学习系列（一）——基础概念及分类" 。 分类和回归问题作为典型的机器学习问题，一直困扰了我很久，在查了好多文献和推文后，整理下来下面的文 阅读全文
摘要：
机器学习基础（一） [toc] emm... 那个第一篇文章，简单的自我介绍一下，机器学习小白，希望和大家一起进步，有什么问题可以留言一起探讨。 本文撰写于2020/1/1 是本人学习机器学习时，做的笔记摘要，为方便日后查漏补缺，以博客的形式粘贴出来，文中所引数据及内容仅作学习之用。 机器学习是人工 阅读全文