摘要:分享一篇来自机器之心的文章。关于机器学习的起步,讲的还是很清楚的。原文链接在:只需十四步:从零开始掌握Python机器学习(附资源) 「开始」往往是最难的,尤其是当选择太多的时候,一个人往往很难下定决定做出选择。本教程的目的是帮助几乎没有 Python 机器学习背景的新手成长为知识渊博的实践者,而且
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摘要:版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处 http://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/56016180 版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处 http://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/56016
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摘要:http://blog.csdn.net/jiandanjinxin/article/details/54087592 日前,LightOn CEO 兼联合创始人 Igor Carron 在其博客上放出了其收集到的 NIPS 2016 论文的实现(一共 22 个)。他写道:「在 Reddit 上,p
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摘要:机器学习的分类与主要算法对比 http://blog.csdn.net/sinat_27554409/article/details/72823984 重要引用:Andrew Ng Courera Machine Learning;从机器学习谈起;关于机器学习的讨论;机器学习常见算法分类汇总;LeN
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摘要:源:http://blog.csdn.net/yywan1314520/article/details/51142342 3.机器学习的范围 上文虽然说明了机器学习是什么,但是并没有给出机器学习的范围。 其实,机器学习跟模式识别,统计学习,数据挖掘,计算机视觉,语音识别,自然语言处理等领域有着很深的
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摘要:P、NP、NPC和NP-Hard相关概念的图形和解释 http://blog.csdn.net/huang1024rui/article/details/49154507 一、相关概念 P: 能在多项式时间内解决的问题 NP: 不能在多项式时间内解决或不确定能不能在多项式时间内解决,但能在多项式时间
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