每个深度学习项目背后的数学知识。 深度学习是机器学习的一个子领域，涉及一些模仿人脑结构和功能的人工神经网络算法。 线性代数是一种连续的而非离散的数学形式，许多计算机科学家对它几乎没有经验。对于理解和使用许多机器学习算法，特别是深度学习算法，理解线性代数是非常重要的。 线性代数，…

比较全面的机器学习资源列表，涉及预备知识、理论、应用、课程与讲座等内容，希望对了解、自学机器学习的朋友有所帮助。（分享自：GitHub）

AI 前线导读：在 GitHub 上，不仅可以学习不同领域的开发技术，还可以参与多个开源项目。几乎所有的科技公司，乃至谷歌和 Facebook，都会在 GitHub 上传他们的开源项目代码，很多的机器学习编程社区都从这些开源项目中获益。 如果你平日太过繁忙，无暇在 GitHub…

按照该课程所述，读者可能需要初级代数知识，如变量与系数、线性方程组和函数曲线等以理解基本的机器学习模型。此外，读者也需要一些 Python 编程经验，但一般只需要最基础的函数定义、列表/字典、循环和条件表达式等。本课程的实现是基于 Python 和 TensorFlow，不过读…

关于 Python 数据抓取 & 分析 & 机器学习 & 挖掘 & 神经网络 内容的分享。

我们做这个榜单的初衷是为了好玩，所以省略了很多重要部分的比较。比如：帮助和支持，自定义图层（可以创建一个胶囊网络吗？），数据加载器，调试，不同的平台支持，分布式训练等等。 我们不确定是否能对框架的整体性能提出任何建议，因为本项目主要还是在演示如何在不同的框架中创建相同的神经网络…

前不久，我们使用NLTK的贝叶斯分类模型垃圾对短信数据进行机器学习的垃圾短信识别。 其实除了使用NLTK，我们还可以使用Scikit-Learn这个集成了诸多机器学习算法的模块进行上述的实验。 Scikit-Learn的API设计非常合理和高效，对于初触机器学习的同学来说非常友…