入門

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【機器學習】機器學習入門系列(七章)

這個由7部分組成的迷你課程將簡要介紹資料科學和應用機器學習。如果您是一名開發人員,分析師,經理或有抱負的資料科學家,希望瞭解有關資料科學的更多資訊,那麼您就是在正確的位置。 讓我們開始吧!   第1章:鳥瞰圖 首先,讓我們從資料科學的“80/20”開始…… 一般來說,我們可以 […]

機器學習小白(一)——環境配置

從入門到放棄:機器學習小白版(一) 簡單記錄了本小白從入門到放棄(誤φ(>ω<*) )的過程,希望能寫完機器學習相關的基礎內容。 基本環境配置 以下針對的是Windows平臺,Linux的也差不多是這些東西,具體安裝方式需要另外搜尋,以後有空補上。環境配置上,裝anaconda和pych […]

【機器學習】適用於機器學習初學者的8個小專案

在本指南中,我們將為初學者提供8個有趣的機器學習專案。專案是您當時最好的投資之一。您將享受學習,保持動力並加快進度。 你看,沒有多少理論可以取代動手實踐。教科書和課程可以讓你陷入錯誤的掌握信念,因為材料就在你面前。但是一旦你嘗試應用它,你可能會發現它比它看起來更難。 專案可幫助您快速提高應用的ML技 […]

正規表示式10分鐘入門教程

1 前言 編寫驗證規則最流行和最簡單的方法就是正規表示式了,但唯一的一個問題是正規表示式的語法太隱晦了,讓人蛋疼無比。很多開發者為了在專案中應用複雜的驗證,經常要使用一些小抄來記住正則式的複雜語法和各種常用命令。在這篇文章中,我將試圖讓大家明白什麼是正規表示式,以及如何更輕鬆地學習正規表示式。 2 […]

生成對抗網路入門詳解及TensorFlow原始碼實現–深度學習筆記

生成對抗網路入門詳解及TensorFlow原始碼實現–深度學習筆記 一、生成對抗網路(GANs) 生成對抗網路是一種生成模型(Generative Model),其背後最基本的思想就是從訓練庫裡獲取很多的訓練樣本(Training Examples),從而學習這些訓練案例生成的概率分佈。 GAN[G […]

一文了解線性代數–深度學習入門之數學基礎

一文了解線性代數–深度學習入門之數學基礎 本文將簡單且形象的對線性代數進行介紹,與傳統的線性代數教材不同,我不想聚焦於具體的數學命題和技術,而是想探究線性代數的現實意義與哲學本質。本文主要記錄我為了深入瞭解機器學習而再次學習線性代數的一些所思所感,或許不夠嚴謹,但希望能大家一種瞭解線性代數的不同視角 […]