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  • 机器学习-22:MachineLN之RL

    我想说: 其实很多事情找对方法很重要,可以事半功倍,就好比学习; 原本打算将机器学习基础写完以后再写深度学习、强化学习、迁移学习的内容,但是现在...

  • 机器学习-21:MachineLN之SVM源码

    我想说: 其实很多事情一定要找好自己的节奏,因为你会发现你不会的东西太多了,千万不要被带跑了。 上两节:MachineLN之SVM(1)、Mac...

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    机器学习-15:MachineLN之感知机

    我想说: 其实感知机虽然原理简单,但是不得不说他的意义重大,为什们呢? 他是SVM的前身,后面的SVM是由此进化来的,其实两个结合起来学习会更好...

  • 机器学习-14:MachineLN之kNN源码

    我想说: 其实你坚持的东西都是有意义的,就好比给代码加注释,你真去做了就知道了;另外建议大家建立一个自己的工具箱,就像我建立一个MachineL...

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    机器学习-8:DeepLN之BN

    我想说: 又到了每天写东西的时间了,这时候最兴奋,这种兴奋可以延续到后半夜,两点甚至三点;以前写博客都是杂乱无章的,现在写公众号决定按照一个框架...

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    机器学习-6:DeepLN之CNN源码

    我想说: 可能一直关注我更新文章的童鞋,可能看出我的布局,基本是先搭一个框架然后挖坑去填,这可能是我做事情一个优点,当接触到新事物总是能快速建立...

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    机器学习-5:DeepLN之CNN权重更新(笔记)

    我想说: 学习dl不去深层的扒扒,没有理论的支撑是不行的,今天分享一篇笔记,另加读者的心得,很棒。 读者分享数据挖掘心得: 我跟你讲一下在实际项...

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    机器学习-4:DeepLN之CNN解析

    开篇废话: 很感谢谭哥的开篇废话这四个字,让我把一些废话说出来了,是时候还给谭哥了。因为废话太多会让人感觉,没有能力净废话。 今天我开始从头学习...

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    机器学习-3:MachineLN之dl

    开篇废话: 嫌废话太多可以直接跳到正文哦。 对外人提起人工智能感觉很牛逼很了不起、高大上或者一些其他的吹捧、羡慕的词都出来,那么今天就通过一篇文...