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专注于机器学习和深度学习
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今天，红色石头特此将以前所有的原创文章整理出来，组成一个比较合理、完整的机器学习、深度学习的学习路线图，希望能够帮助到大家。机器学习实用指南：这些基础盲点请务必注意！2018 最好的机器学习实用指南书籍来了！干货 | 机器学习正在面临哪些主要挑战？机器学习
在你开始学习之前，第一步是什么，肯定是理解什么是数据科学！或者是你正在顺应潮流，因为'数据科学'和'机器学习'是目前有关未来的发展潮流？目前每天生成的数据量呈指数级增长！公司正在使用各种工具和技术来挖掘数据中的模式并收集有用的信息。数据科学的一些流行应用包
想要入行数据科学而又不知如何开始吗？先看看这篇使用的数据科学入门数学指南吧！让我们从「数据科学」的实际含义开始讲起。对于数据科学的理解，是「仁者见仁，智者见智」的事情！在 Dataquest，我们将数据科学定义为：使用数据和高级统计学进行预测的学科。这是一
Fregata是TalkingData开源的一个基于Spark的轻量级、超快速的大规模机器学习库，并在Scala中提供高级API。对于10亿*10亿的数据集，Fregata可以在1分钟内使用内存缓存或10分钟完成一个广义线性模型训练，速度要比MLLib快1
随着深度学习的兴起，越来越多的人从事算法工程师这一岗位。有时候他们自嘲自己为“天桥调参师”。当然，算法工程师的工作内容并没有那么简单，因为设置超参数的过程需要专业知识和广泛的试验和试错过程。尤其是针对学习率、批量大小、动量和权重衰减这些超参数而言，没有简单
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