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机器学习
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NeurIPS是全球顶级的机器学习会议。没有其他研究会议可以吸引6000多位该领域内真正的精英同时参加。如果你非常想了解机器学习最新的研究进展，就需要关注NeurIPS。考虑到这些论文的前沿水平，它们对于大多数人来说通常晦涩难懂。我的目的是通过将关键的机器
是什么让数据科学成为一个性感的行业？当把海量数据注入到新兴行业中，并随之而涌现的大量令人兴奋的新技术。如今，数据科学不再是纯抽象领域的代名词，而是随处可见。从大型产业到学术研究，无不体现出社会对该专业领域知识需求的增长。Statista公司发布的一份报告显
机器学习覆盖的范围十分广泛。这篇文章将整体描述机器学习适用的典型问题，提供实现机器学习项目雏形的框架。读者可以认为本文提到的机器学习就是发现数据中的规律，以理解某些问题或者预测未来事件。一条机器学习管道可以被分解成三个主要步骤：数据收集、数据建模和模型运用
想用机器学习的方法了解放射学吗？这可不是件容易的事情。在正式学习开始前，需要先掌握这些让人目不暇接又相对基础的信息。如果给我6小时砍树，我会先花4小时磨利斧头。许多机器学习的初学者都是从Python入门的，因此Python一定不能错过。本篇文章并不旨在教授
还记得在线性回归中我们有哪两种方法去求代价函数的最小值吗?当然是梯度下降和正规方程了。让我们来复习一下线性回归中梯度下降算法，如下：。其中黄色部分就是代价函数对参数 θ 的偏导数。就成了下面这样：。正则化后得到的梯度下降算法与线性回归中非常像，只是假设函数
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