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一份挺简单的回顾和教程,or 套路。
最基本的就够了,看得懂推导,不一定要自己推导.但要能用,理解其含义。不会去查查。 最小二乘法 极大似然估计 信息熵,信息增益比 基尼系数 正态分布 联合概率分布 条件概率分布 独立同分布
最基本的就够了,看得懂推导,不一定要自己推导.但要能用,理解其含义。不会去查查。
知道这么多之后,概念清晰,你就应该集中去学习 有(无)监督学习了。
sklearn numpy matplotlib pandas scipy python
所以你需要起码过一遍这个
我当初是从《机器学习实战》和《集体智慧编程》上手的,但是还是很建议先看一下《统计学习方法》,甚至应该再看一下吴军的《数学之美》
其实框架都差不多,越来越偏向易用,不过要关注最新的框架特性。我现在已经不常用C++,所以没有推荐Caffe,虽然他也具有Python接口。 https://github.com/hunkim/PyTorchZeroToAll https://github.com/nfmcclure/tensorflow_cookbook https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ https://github.com/fchollet/keras/tree/master/examples
其实框架都差不多,越来越偏向易用,不过要关注最新的框架特性。我现在已经不常用C++,所以没有推荐Caffe,虽然他也具有Python接口。
C++
Caffe
Python
反正我是不相信你可以那么快看到这里的 看看总要先试一试的XGBoost,然后 CNN MLP RNN LSTM SRU GAN Seq2Seq Net2Net C2C 是不是挑一个就可以开始干了 Q Learning Deep Q Learning 遗传算法等
反正我是不相信你可以那么快看到这里的 看看总要先试一试的XGBoost,然后
CNN
MLP
RNN
LSTM
SRU
GAN
Seq2Seq
Net2Net
C2C 是不是挑一个就可以开始干了
Q Learning
Deep Q Learning
遗传算法等
MaxPool
tensorflow
tensorboard
这是什么
一份挺简单的回顾和教程,or 套路。
基本的数学知识
什么是
基础而简单的机器学习算法
为什么
一定要会
sklearn numpy matplotlib pandas scipy python
要看哪些资源
框架这么多我到底要怎么选
都看完了该干嘛了呢
在这个时候,你又需要了解
MaxPool
tensorflow
如何缓解内存紧张的问题tensorboard
可视化去调节参数如果你是搞NLP的,那么可能还需要