八、传统机器学习的挑战 八、传统机器学习的挑战 传统机器学习算法的两个困难： 维数灾难：当数据的维数很高时，很多机器学习问题变得相当困难。因为许多传统机器学习算法简单地假设：一个新样本的输出应该大致与最接近的训练样本的输出相同 。 选择性偏好：某些算法偏好于选择某类函数。 最广泛的隐式偏好是：要学习的函数是平滑的或者局部不变性的。 这...

写给人类的机器学习 赞助我 协议 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

一、为什么机器学习重要 谁应该阅读它 为什么机器学习重要 语义树：人工智能和机器学习 强 AI 会永远改变我们的世界；为了了解怎么回事，机器学习是个不错的起始之地 如何阅读这个系列 关于作者 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...

2、您项目中的机器学习 现在你是不是对机器学习感到兴奋，并且很乐意加入到这个阵营中？也许你希望给自己制造的机器人赋予一个自己的大脑？让它可以面部识别？还是学会到处走走？ 也许你的公司有大量的数据（用户日志，财务数据，生产数据，机器传感器数据，热线统计数据，人力资源报告等），如果你知道在哪方面观察，你可能会发现一些隐藏着的瑰宝。例如： 细分客户，为每...

使用 scikit-learn 介绍机器学习 使用 scikit-learn 介绍机器学习 机器学习：问题设置 加载示例数据集 学习和预测 模型持久化 规定 类型转换 再次训练和更新参数 多分类与多标签拟合 使用 scikit-learn 介绍机器学习 使用 scikit-learn 介绍机器学习 校验者: @小瑶 @hlxst...

六、最好的机器学习资源 制定课程表的一般建议 1. 构建基础，之后专攻兴趣领域 2. 围绕最感兴趣的话题设计你的课程表 基础 编程 线性代数 概率统计 微积分 机器学习 深度学习 强化学习 人工智能 人工智能安全 时事通讯 来自其他人的建议 六、最好的机器学习资源 原文：The Best Machine Learnin...

第二十三章 机器学习入门 入门文章 第二十三章 机器学习入门 入门文章 一文读懂机器学习，大数据/自然语言处理/算法全有了