江上清峰涌，船頭碧水深。 孤帆隨夢至，迢路傍云沉。 人事維艱難，侵懷杜甫吟。 高樓千萬間，何處置家尋？
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K近鄰 | python實現(xiàn)01 KNN可以做點什么呢？ 在李航的《統(tǒng)計學習方法》中，詳細講解了一中分類算法：K近鄰(K Nearest Neighbor)，具體的算法過程和關鍵點可以參考這篇文章： 統(tǒng)...
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機器學習、深度學習資料整理，實戰(zhàn)經(jīng)驗總結：https://github.com/jacksu/machine-learning
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機器學習，數(shù)據(jù)挖掘，深度學習，自然語言處理交流。歡迎大家投稿。
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需要的選題有： 人工智能是如何實現(xiàn)的 機器學習（要么寫的很深入，要么用圖解容易學，要么寫案例） 深度學習 自然語言處理 算法（入門算法圖解，或者好玩的算法） TensorFlow 2.0 計算機視覺 神經(jīng)網(wǎng)絡 Caffe Torch keras 推薦系統(tǒng) 信息流 OpenCV 等等 歡迎投稿?。。? 有興趣寫書出版的朋友私聊！！ vx：702697037 (寫書題材人工智能、數(shù)據(jù)庫、大數(shù)據(jù)處理、編程語言、開發(fā)大全，創(chuàng)業(yè)、運營、財會、投資理財、科普等等）
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我們已經(jīng)進入一個嶄新的智能機器時代，在未來幾年內，人工智能和機器人給世界帶來的影響將遠遠超過個人計算機和互聯(lián)網(wǎng)在過去的30年間已經(jīng)對世界造成的改變。是謙遜地生存，還是傲慢地死去？智能機器將成為我們的奴隸，伙伴還是主人？
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歡迎加入人工智能領域！
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該專題是機器學習、推薦系統(tǒng)和自然語言處理、深度學習相關算法學習記錄，用通俗的語言去理解算法，去樸實的文字記錄每次前行，每個算法力爭說清緣由，且嘗試實現(xiàn)或者使用開源庫進行。機器學習忍者在路上……
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誠招管理員！聯(lián)系我~ 本專題專注于大數(shù)據(jù)技術，包括但不限于：分布式系統(tǒng)，hadoop，spark，storm，mesos，hbase，zookeeper。。。 Tips:如果是自己學習這些技術，通過社區(qū)學習是一個不錯的方式。 JIRA:https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK/?selectedTab=com.atlassian.jira.jira-projects-plugin:summary-panel
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機器學習與計算機視覺
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分享深度學習、機器學習、計算機視覺、模式識別、資源語言處理、推薦系統(tǒng)等領域的一些技術
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機器學習(Machine Learning，ML)是研究計算機怎樣模擬或實現(xiàn)人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。數(shù)據(jù)挖掘是從海量數(shù)據(jù)中獲取有效的、新穎的、潛在有用的、最終可理解的模式的非平凡過程。數(shù)據(jù)挖掘中用到了大量的機器學習界提供的數(shù)據(jù)分析技術和數(shù)據(jù)庫界提供的數(shù)據(jù)管理技術，機器學習是數(shù)據(jù)挖掘的一個重要的工具。機器學習交流群：613944735
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專注機器學習和數(shù)據(jù)分析，Python、R、Ruby、MATLAB、Mathematica。
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本專題招募管理員，有意向請簡信私聊，謝謝！ 用來分享機器學習，深度學習，神經(jīng)網(wǎng)絡，計算機視覺等領域的一些技術。 Machine Learning 學習資料：http://m.itdecent.cn/p/e0238db24973 相關參考： 1. [Coursera - Machine Learning by Andrew Ng]：https://www.coursera.org/learn/machine-learning 2. [ Stanford CS231n Course]：http://cs231n.github.io/ 課程整理：http://m.itdecent.cn/p/182baeb82c71 3. [深度學習與神經(jīng)網(wǎng)絡(英文原版)]：http://neuralnetworksanddeeplearning.com/ [GitBook同步鏈接]：https://www.gitbook.com/book/tigerneil/neural-networks-and-deep-learning-zh/details 4. [UFLDL教程]：http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL%E6%95%99%E7%A8%8B （中文） http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial （英文） 5. [Deep Learning - An MIT Press book]：http://www.deeplearningbook.org/ 6. [Neural Network Playground]： http://playground.tensorflow.org/ 7. [A Guide to Deep Learning]： http://m.itdecent.cn/p/6752a8845d01 8. [知乎“機器學習”專欄]： https://www.zhihu.com/collection/108812637 9. [How do Convolutional Neural Networks work?] http://m.itdecent.cn/p/fe428f0b32c1 …… 希望大家可以相互交流，相互學習！
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使用Python語言，及其在因特網(wǎng)信息數(shù)據(jù)獲?。ㄅ老x）和數(shù)據(jù)挖掘、機器學習上的應用。也包含python的基本使用。
