2019年上半年收集到的人工智能机器学习方向干货文章

2019年上半年收集到的人工智能机器学习方向干货文章


10种机器学习方法,掌握了就可以称霸朋友圈

人工智能常见算法简介

 机器学习中的最优化算法总结

最萌算法学习来啦,看不懂才怪!

The Next Step

人工智能的学习,需要学习哪些算法和数学知识呢?需要什么学历?

一文读懂机器学习项目的完整生命周期

80+机器学习数据集,还不快收藏

人工智能常见算法简介

目前最实用的机器学习算法,你认为是哪几种?

算法工程师必须要知道的8种常用算法思想

机器学习算法工程师的自我修养

机器学习中的方法技术与应用场景

这可能是最简单易懂的机器学习入门

小白机器学习基础算法学习必经之路

手把手实战机器学习系列: 随机森林

2019年度机器学习49个顶级工程汇总

人工智能之机器学习算法体系汇总

力荐 50 个最实用的免费机器学习数据集

机器学习的12大经验总结

干货 | 揭开对机器学习的七点误解

如何管理机器学习模型

【机器学习】【发展史】概览

机器深度学习的过程中盛传着7 个误解,我们来一一揭开

统计学和机器学习到底存在哪些联系和区别?

一文读懂自学机器学习的误区和陷阱(附学习资料)

机器学习基础-数据降维

机器学习中的数学基础(1)——向量和范数

【机器学习知识体系】- 机器学习问题的一般流程

改进AI/ML部署的5种方法

随机变量,概率密度及其统计量

谈谈机器学习与传统编程之间的区别

机器学习中的数学基础(2)——理解基、线性组合与向量空间

无监督学习:大数据带我们洞察现在,但小数据将带我们抵达未来

什么是无监督学习?概念、使用场景及常用算法详解

马尔科夫、最大熵、条件随机场

理解马尔可夫决策过程

马尔科夫链(Markov Chain),机器学习和人工智能的基石

了解机器学习回归的3种最常见的损失函数

机器学习 欧式距离及代码实现

机器学习之单变量线性回归

 线性代数投影法在线性回归中的应用

机器学习基础-数据降维

机器学习-贝叶斯分类器

机器学习——线性回归的原理,推导过程,源码,评价

干货 | 拒当调参师工程师:超参数搜索算法一览

机器学习(1)特征选择与特征抽取

机器学习系列 5:特征缩放

吴恩达的机器学习--矩阵运算

MIT、浙大等打造AutoML可视化工具:模型自选、超参数自调

机器学习系列 1:监督学习和无监督学习

机器学习系列14:偏差与方差

 清华刘洋基于深度学习的机器翻译突破知识整合、可解释和鲁棒性

批归一化和Dropout不能共存?这篇研究说可以

算法工程师的必备学习资料,《AI算法工程师手册》正式开源了

《百面机器学习》笔记-特征工程相关面试题

 k-means聚类算法原理与参数调优详解

高清图解:神经网络、机器学习、数据科学一网打尽|附PDF

微软开源可解释机器学习工具包lnterpretML

苹果、微软等巨头107道机器学习面试题

一文总览机器学习中各种【熵】的含义及本质

决策树剪枝策略

线性模型已退场,XGBoost时代早已来

为基于树的机器学习模型构建更好的建模数据集的10个小技巧!

机器不学习:浅显易懂!「高中数学」读懂梯度下降的数学原理

聚类分析算法

无监督机器学习中,最常见的聚类算法有哪些?

专栏 | 机器学习 - 最大似然估计

机器学习算法集锦:从贝叶斯到深度学习及各自优缺点

干货|全面理解无监督学习基础知识

图解梯度下降背后的数学原理

 机器学习:特征选择和降维实例

基于经典的机器学习k-means聚类算法实现对三通道图片的压缩操作

概率分布,先懂这6个

机器学习|最简单易懂的机器学习

2019年11个值得研究的Javascript机器学习库

 过拟合、欠拟合与正则化

机器学习的流程是怎样的呢?如何应用到实践中去呢?

通过随机森林的例子解释特征重要性

机器学习可解释性工具箱XAI

一文了解机器学习中的交叉熵

人工智能科普|极大似然估计——机器学习重要知识点

理解马尔可夫决策过程

透彻理解高斯核函数背后的哲学思想与数学思想

 2019年用于机器学习的50个最佳公共数据集

 透彻理解半监督学习的重要思想及概率视角

 深入剖析机器学习中的统计思想

 利用随机森林来进行特征选择(Python代码实现)

机器学习基础:理解梯度下降本质「附Python代码」

干货|机器学习-稀疏矩阵的处理

形象理解贝叶斯定理

机器学习实战第一步:特征选择与特征工程「附代码」

机器学习入门:一文让你快速了解机器学习

基于Kubernetes 的机器学习工作流

产品化机器学习的一些思考

「AI科技」机器学习算法之K-means算法原理及缺点改进思路

十分钟掌握多项式回归:非线性预测

深入理解支持向量机


分享一些阿里巴巴算法、数据工程师的笔试题以及答案

 揭秘人工智能面试内容:8家国际巨头机器学习面试题目整理

这份GitHub万星的机器学习算法面试大全请大家注意查收



2019-06-24 写于苏州市

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 160,026评论 4 364
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 67,655评论 1 296
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 109,726评论 0 244
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 44,204评论 0 213
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 52,558评论 3 287
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 40,731评论 1 222
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 31,944评论 2 314
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 30,698评论 0 203
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 34,438评论 1 246
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 30,633评论 2 247
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 32,125评论 1 260
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 28,444评论 3 255
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 33,137评论 3 238
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 26,103评论 0 8
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 26,888评论 0 197
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 35,772评论 2 276
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 35,669评论 2 271

推荐阅读更多精彩内容