人工智能越来越火，甚至成了日常生活无处不在的要素。深度学习、机器学习又与人工智能有什么关系？作为开发者如何进入人工智能领域？近期我们将连载一个深度学习专题，由百度深度学习技术平台部主任架构师毕然分享，让你快速入门深度学习，参与到人工智能浪潮中。深度学习算法

因为每家公司都不得不在一定程度上接受科技，我们正看到这个趋势已经反映在这些高增长的工作岗位上。12月10日，职场社交平台LinkedIn发布了年度“新兴职业”榜单，列出了从2015年到今年就业增长率很高的职位。LinkedIn并不是唯一一家强调人工智能职位

谷歌的自动驾驶汽车和机器人受到了很多媒体的关注，但该公司真正的未来是在机器学习领域，这种技术能使计算机变得更聪明，更个性化。我们可能生活在人类历史上最具决定性的时期。但是，它的定义并不是发生了什么，而是未来几年我们将面临什么。今天，作为一名数据科学家，我可

教你如何快速创建一个可用的机器学习程序！截住到目前为止，我们已经开发了许多机器学习模型，对测试数据进行了数值预测，并测试了结果。实际上，生成预测只是机器学习项目的一部分，尽管它是我认为最重要的部分。今天我们来创建一个用于文档分类、垃圾过滤的自然语言处理模型

线性回归原理介绍线性回归python实现线性回归sklearn实现这里使用python实现线性回归，没有使用sklearn等机器学习框架，目的是帮助理解算法的原理。单变量和双变量的画出了图，多变量的由于高维空间难以实现，所以没有画图。单变量和双变量的使用的

机器学习作为时下最为火热的技术之一受到了广泛的关注。在实际机器学习应用中，对最终结果起到决定性作用的往往是精心收集处理的高质量数据。从表面看好像也不难，但略微深究就会发现机器学习系统与传统的软件工程项目有着非常大的差异。除了广受瞩目的模型算法，良好的工程化

图片描述3.PositionEncoding这里的PositionEncoding主要是为了保留句子的位置信息。其矩阵shape和Inputembedding一样。对于矩阵matPosition的每一行，第0，2，4，6,...等偶数列上的值用sin()函

区别了机器学习与AI、深度学习、神经网络等专业词汇。大多数人可能对机器学习有点恐惧或困惑。事实上，你可能没有意识到自己其实多年来一直在训练机器学习模型。但在此之前，请阅读这些机器学习基础知识，以便你可以准确回答任何后续问题。1）机器学习可以预测如果你只是在

前几天，我被邀入一个 Python 学习群，进去后发现这是 清华出版社 图书编辑建的群。群里不仅有Python 学习者，还有已出版书籍的作者。今天送出的《深入浅出Python机器学习》，其作者 段小手 就在这个群里。目前重点研究领域为机器学习和深度学习等方

前言“ I’m sorry. I can’t do that, Dave.” 这是经典科幻电影《2001: A Space Odyssey》里HAL 9000机器人说的一句话，浓缩了人类对终极人工智能的憧憬。而这些认知模块的基础，都需要机器具备知识学习组织

然而，有时候，最大的优点也是潜在的弱点。了解过拟合产生的原因以及防止这种现象发生的方法对于成功设计神经网络而言显得至关重要。但在训练期间，应尽量表示真实情况。接下来，我们准备三个模型：第一个是简单的线性回归，另外两个是由几个密集连接层构建的神经网络。

现代生物学表明，人的神经系统中大概有860亿神经元，而这数量巨大的神经元之间大约是通过10141015个突触连接起来的。每个神经元都从树突接受信号，同时顺着某个轴突传递信号。比如说，我们在逻辑回归中用到的sigmoid函数就是一种激励函数，因为对于求和的结

前情回顾前一段时间与大家分享了北京二手房房价分析的实战项目，分为分析和建模两篇。文章发出后，得到了大家的肯定和支持，在此表示感谢。数据分析实战—北京二手房房价分析数据分析实战—北京二手房房价分析（建模篇）除了数据分析，好多朋友也对爬虫特别感兴趣，想知道爬虫

每个字都是经验所得，都是站在一个零基础的人的角度写的，纯手打+网上优秀资源整合，希望大家能每个字都认真看。从机器学习学到深度学习再学回机器学习。面试，成功地去公司从事机器学习深度学习方面的基础工作。这个系列不仅仅以学习为目的，目的是为了达到机器学习的工作入

由于机器学习的内在特性，设计者必须面对以友好的和可理解的方式呈现不同类型的数据问题。总结我们的经验表明，良好的沟通和直接获取来自目标用户群的反馈，显著缩短了基于机器学习的应用程序设计中的繁琐过程。

这篇文章是系列文章的第1部分,第2部分将阐述AutoML和神经架构搜索、第3部分将特别地介绍Google的AutoML。关于机器学习人才的稀缺和公司声称他们的产品能够自动化机器学习而且能完全消除对ML专业知识需求的承诺经常登上媒体的新闻头条。在考虑如何使机

多年以后，面对深度学习，小明同学回想起父亲带他第一次见识感知机的那个遥远的下午．凸函数曲线饱满丰盈，线性分类器的切分平面洁白光滑，正负样例一字排开．世界新生伊始，许多算法还没有名字，提到的时候尚需用手指指点点．－《秘塔往事》

机器学习在很多眼里就是香饽饽，因为机器学习相关的岗位在当前市场待遇不错，但同时机器学习在很多人面前又是一座大山，因为发现它太难学了。在这里我分享下我个人入门机器学习的经历，希望能对大家能有所帮助。机器学习工程师到底值几斤几两呢入门之前先来让大家心里看个数据

摘要： 本文介绍5个新的机器学习项目，这些项目你可能还没有听说过，但确实对项目开发有所帮助，感兴趣的读者可以动手实践一下。随着人工智能和深度学习的兴起，网络上存在的学习资源以及开源项目也越来越多。本文精选了的五个项目，都含有潜在新的机器学习想法，且全都是用

信息熵信息熵是衡量样本纯度的一种指标，嘉定当前样本集合D中第k类样本所占的比例为pk,则D的信息熵定义为。Ent的值越小，则D的纯度越高。C4.5决策树算法不直接使用信息增益，而是使用“增益率”来选择最优划分属性，增益率定义为。基尼指数CART决策树选择划