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推荐|掌握这12 条经验,才算学懂了机器学习
华盛顿大学 Pedro Domingos 教授的“A Few Useful Things to Know about Machine Learning”这篇论文总结了机器学习研究者和从业者的 12 个宝贵经验,包括需要避免的陷阱、需要关注的重点问题、常见问题的答案。希望这些经验…
AlphaGo Zero实战:从零训练五子棋AI(有基于TensorFlow、Pytorch和Theano的实现)
自己动手实现DeepMind的AlphaZero算法,体会AlphaZero从零开始自我对弈学习成功背后的关键思想和重要技术细节。选择相对简单且大家比较熟悉的五子棋作为实践对象,这样能更专注于AlphaZero的训练过程,同时也能通过亲自对阵,来感受训练出来的AI慢慢变强的过程。
Keras TensorFlow教程:如何从零开发一个复杂深度学习模型
https://www.jianshu.com/p/20585e3b6d02
终于!Keras官方中文版文档正式发布了
这一次发布的是 Keras 官方中文文档,它得到了严谨的校对而提升了整体质量。但该项目还在进行中,虽然目前已经上线了很多 API 文档和使用教程,但仍然有一部分内容没有完成。其实早在官方中文文档出现以前,就有开发者构建了 Keras 的中文文档,而且很多读者都在使用 Moyan…
Python 深度学习库 Keras 发布官方中文文档,这里有你需要了解的一切
Keras 框架发明者François Chollet推荐文章的翻译,出于Keras与scikit-learn的相似性,给出的引导教程:通过与scikit-learn的比较来使用Keras。 使用 Keras 创建、评价深度神经网络非常的便捷,不过你需要严格地遵循几个步骤来构建…
机器学习之随机森林(简单理解)
之前简单介绍了决策树,这篇文章简单介绍一下随机森林以及优缺点。 通过构建并结合多个分类器来完成学习任务。将多个学习器进行结合,常比获得单一学习器更好的泛化性能。 目前集成学习方法大致可分为两类,即个体学习器之间存在强依赖关系,必须串行生成的序列化方法,以及个体学习器之间不存在依…
不同语言的协程示例
上面两篇文章介绍进程,线程, 和协程,以及javascript中协程的简单用法。 最近在用不用语言开发,分别使用到python, kotlin, javascript 和go,都用到了协程。打算分不同语言写例子记录一下。 如上是一个简单的使用async await实现的java…
机器学习之GBDT(简单理解)
之前简单介绍过决策树,这篇文章简单介绍一下GBDT(Gradient Boosting Decision Tree). 决策树是一种基本的分类与回归方法。决策树模型具有分类速度快,模型容易可视化的解释,但是同时是也有容易发生过拟合,虽然有剪枝,但也是差强人意。 **提升方法(b…
机器学习之k-means聚类算法(python实现)
上次简单介绍了kNN算法,简单来说,通过计算目标值与样本数据的距离,选取k个最近的值,用出现概率大的分类值代表目标值的分类,算法实现比较简单,属于监督学习方法。 这篇文章打算简单介绍k-means聚类算法,与之前不同,是一种非监督的学习方法。 机器学习中两类大问题,分类和聚类。…
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