机器学习和深度学习

特征选择

当数据预处理完成后，咱们须要选择有意义的特征，输入机器学习的算法模型进行训练。

TensorFlow实现seq2seq

前言 前面在《深度学习的seq2seq模型》文章中已经介绍了seq2seq结构及其原理，接下去这篇文章将尝试使用TensorFlow来实现一个seq2seq网络结构，该例子能经过训练给定的训练集实现输入某个序列输出某个序列，其中输入序列和输出序列相同，这里选择使用LSTM模型。 …

机器学习基础：预测Airbnb价格

本教程旨在向你介绍机器学习的基本概念 —— 你将从头开始构建你的第一个预测模型，同时了解模型的工做原理。

深刻浅出 Tensorflow（一）：深度学习及 TensorFlow 简介

本文是整个系列的第一篇文章，将会介绍深度学习的发展历史以及深度学习目前成熟的应用，同时也会介绍目前主流的深度学习工具，以及 TensorFlow 相比于其余工具的优点。

深度学习如何入门？

若是您具备数学和计算机科学方面的工程背景或相关知识的编码经验，只需两个月便可熟练掌握深度学习。 难以置信？ 四步使它成为可能。

深度学习在推荐领域的应用：Lookalike 算法

本文主人公 英特 是一名传统的软件工程师，让咱们与英特一块儿来研究如何实现本身的Lookalike算法，并尝试着在新浪微博上应用这一算法。本文选自《深度学习算法实践》，曾发表于《程序员》杂志。

揭秘支付宝中的深度学习引擎：xNN

阿里妹导读：本文介绍支付宝App中的深度学习引擎——xNN。xNN经过模型和计算框架两个方面的优化，解决了深度学习在移动端落地的一系列问题。

理解机器学习技术

学完本讲的内容，读者将可以：
描述机器学习
解释机器学习的应用
解释各种机器学习方法和算法

【大神Hinton】深度学习要另起炉灶，完全抛弃反向传播

Python 机器学习实战教程：回归

Python 机器学习实战教程：回归

给你一个卷积神经网络工做原理最直观的解释

卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是人工神经网络的一种，是当下语音分析和图像识别领域的研究热点。这篇文章用最简明的语言和最直观的图像，带你入门CNN。

Andrew NG 深度学习课程笔记：神经网络、有监督学习与深度学习

神经网络、有监督学习与深度学习从属于笔者的Deep Learning Specialization 课程笔记系列文章，本文主要记述了笔者学习 Andrew NG Deep Learning Specialization 系列课程的笔记与代码实现。

机器学习算法总结 --K 均值算法

1. • 均值是最普及的聚类算法，算法接受一个未标记的数据集，而后将数据集聚类成不一样的组。

xgboost的原理没你想像的那么难

xgboost 已然火爆机器学习圈，相信很多朋友都使用过。要想完全掌握xgboost，就必须搞懂其内部的模型原理。这样才能将各个参数对应到模型内部，进而理解参数的含义，根据须要进行调参。本文的目的就是让你们尽量轻松地理解其内部原理。

重磅 | 周志华最新论文：首个基于决策树集成的自动编码器，表现优于DNN

今年 2 月，南京大学的周志华教授和他的学生 Ji Feng 提出了一种不一样于深度神经网络（DNN）的 Deep Forest 模型——gcForest，这是一种决策树集成的方法，较之深度神经网络有很强的竞争力。深度神经网络须要花大力气调参，相比之下 gcForest 要容易训…

多图万字文 | 从神经元到 CNN、RNN、GAN… 神经网络看本文绝对够了

一文看懂 25 个神经网络模型

机器学习之聚类算法划分聚类及代码示例

聚类是一种无监督学习，根据样本的内在类似性 / 距离，将大量未知标记的样本集划分为多个类别，使得同一个类别内的样本类似度较大（距离较小），而不一样类别间的样本类似度较小（距离较大）。

划分聚类包含 K-Means、K-Means++、Mini Bacth K-Means 等。

机器学习进阶笔记之十 | 那些 TensorFlow 上好玩的黑科技

TensorFlow 是 Google 基于 DistBelief 进行研发的第二代人工智能学习系统，被普遍用于语音识别或图像识别等多项机器深度学习领域。其命名来源于自己的运行原理。Tensor（张量）意味着 N 维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow 表明着张量从图象的一端流动到另外一端计算过程，是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理的过程。

TensorFlow 彻底开源，任何人均可以使用。可在小到一部智能手机、大到数千台数据中心服务器的各类设备上运行。

『机器学习进阶笔记』系列将深刻解析 TensorFlow 系统的技术实践，从零开始，由浅入深，与你们一块儿走上机器学习的进阶之路。

轻松看懂机器学习十大经常使用算法

经过本篇文章能够对 ML 的经常使用算法有个常识性的认识，没有代码，没有复杂的理论推导，就是图解一下，知道这些算法是什么，它们是怎么应用的，例子主要是分类问题。

剖析阿里背后的强化学习技术

在双 11 推荐场景中，阿里巴巴使用了深度强化学习与自适应在线学习，经过持续机器学习和模型优化创建决策引擎，对海量用户行为以及百亿级商品特征进行实时分析，帮助每个用户迅速发现宝贝，提升人和商品的配对效率。

行家 | 如何跨领域成为一位人工智能工程师？

但愿和你们理解 AI 的一些编程思路和模型，帮助梳理自我成长路线。 人工智能的总体知识体系梳理。 但愿和你们理解 AI 的一些编程思路和模型，帮助梳理自我成长路线。 目前的深度学习的研究领域主要有如下3类人群。 学者。主要作深度学习的理论研究，研究如何设计一个“网络模型”，如何…

《MACHINE LEARNING YEARNING》中译本

《MACHINE LEARNING YEARNING》中译本

【深度学习】谷歌deepdream原理及tensorflow实现

什么是DeepDream？
DeepDream是谷歌发布的对卷积神经网络（CNN）进行可视化的方法，固然它的用途不只限于此，咱们能够经过它让机器“作梦”......

机器学习、Python和数学学习资料汇总

机器学习保罗万象，在学习这门技术时，最好能够有一些速查手册之类的东西在手边，它们列出了须要了解的关键点。Robbie Allen整理了20多个与机器学习相关的速查资料，并分享出来，或许也能够帮助其余学习这门技术的人。机器学习领域正发生着突飞猛进的变化，这些资料总有一天会过期，…