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  • Deeplearning Algorithms Tutorial(深度学习算法教程)

    最近以来一直在学习机器学习和算法,然后自己就在不断总结和写笔记,记录下自己的学习AI与算法历程。 机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
  • 神经网络与深度学习

    神经网络和深度学习是一本免费的在线书。本书会教会你:神经网络,一种美妙的受生物学启发的编程范式,可以让计算机从观测数据中进行学习;深度学习,一个强有力的用于神经网络学习的众多技术的集合
  • 周志华《机器学习》学习笔记

    周志华《机器学习》又称西瓜书是一本较为全面的书籍,书中详细介绍了机器学习领域不同类型的算法(例如:监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习、集成降维、特征选择等),记录了本人在学习过程中的理解思路与扩展知识点,希望对新人阅读西瓜书有所帮助!
  • 神经网络与深度学习(完整版)

    《神经网络与深度学习》是《Neural Networks and Deep Learning》的中文翻译,一本免费的在线电子书。本书主要介绍以下内容:神经网络,一种启发自生物学的优美的编程范式,能够从观测到的数据中进行学习。深度学习,一系列神经网络中强大的学习技巧。神经网络和深度学习为图像识别、语音识别、自然语言处理等问题提供了目前最好的解决方案。
  • 机器学习实战(Machine Learning in Action)

    机器学习(Machine Learning,ML) 是使用计算机来彰显数据背后的真实含义,它为了把无序的数据转换成有用的信息。是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 它是人工智能的核心,是使计算机具有智...
  • 程序设计思想与方法(Python 2.7)

    SJTU CS902 程序设计思想与方法 全套课件。本书向计算机专业和非计算机专业的学生介绍计算机科学的基本概念、思想和方法,目的是使学生理解计算机科学家的思维特点和方式,并最终能够利用计算机解决自己专业领域的问题。
  • 《动手学深度学习》(PyTorch版)

    本项目面向对深度学习感兴趣,尤其是想使用PyTorch进行深度学习的童鞋。本项目并不要求你有任何深度学习或者机器学习的背景知识,你只需了解基础的数学和编程,如基础的线性代数、微分和概率,以及基础的Python编程。
  • SICP Python 描述 中文版(UCB CS61a 教材:SICP Python)

    计算机科学是一个极其宽泛的学科。全球的分布式系统、人工智能、机器人、图形、安全、科学计算,计算机体系结构和许多新兴的二级领域,每年都会由于新技术和新发现而扩展。计算机科学的快速发展广泛影响了人类生活。商业、通信、科学、艺术、休闲和政治都被计算机领域彻底改造。
  • JDK1.8 源码学习笔记

    前一段时间开始学习了一些基本的数据结构和算法,算是弥补了这方面的知识短板,但是仅仅是对一些算法的了解,目前工作当中也并没有应用到这些,因此希望通过结合实际例子来学习,巩固之前学到的内容,思前想后觉得jdk源码其实非常适合学习,首先jdk的一些类在工作中使用频率非常高,并且他的底层实现结合了不少的设计模式,和算法。
  • 百度架构师手把手带你零基础入门深度学习

    本课程由百度飞桨主任架构师、首席讲师和产品负责人共同设计和写作,我们非常期望课程中的理论知识、飞桨的使用方法和相关工业实践的应用,可以帮助您打开深度学习的大门。学习完本课程后,您也可以尝试使用飞桨,设计并构建您工作需要或感兴趣的深度学习任务,亲身体验AI给我们生活带来的改变。本教程主要面向深度学习“零”基础用户,从深度学习理论入手,结合多个实际应用案例,帮助...