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摘要： 五、强化学习 原文：Machine Learning for Humans, Part 5: Reinforcement Learning 作者：Vishal Maini 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 探索和利用。马尔科夫决策过程。Q 学习，策略学习和深度强化学习。 我刚刚吃了一 阅读全文

摘要： 六、最好的机器学习资源 原文：The Best Machine Learning Resources 作者：Vishal Maini 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 用于制定人工智能、机器学习和深度学习课程表的资源概览。 制定课程表的一般建议 上学获得一个正式学位并不总是可行或者令 阅读全文

摘要： 一、为什么机器学习重要 原文：Machine Learning for Humans 作者：Vishal Maini 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 简单、纯中文的解释，辅以数学、代码和真实世界的示例 谁应该阅读它 想尽快赶上机器学习潮流的技术人员想要入门机器学习，并愿意了解技术概 阅读全文

摘要： 三、无监督学习 原文： Machine Learning for Humans, Part 3: Unsupervised Learning 作者：Vishal Maini 译者：机器之心 聚类和降维：K-Means 聚类，层次聚类，主成分分析（PCA），奇异值分解（SVD）。 我们可以怎样发现一个 阅读全文

摘要： 四、神经网络和深度学习 原文：Machine Learning for Humans, Part 4: Neural Networks & Deep Learning 作者：Vishal Maini 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 深度神经网络的工作地点、原因和方式。从大脑中获取灵 阅读全文

摘要： 2.3 监督学习 III 原文：Machine Learning for Humans, Part 2.3: Supervised Learning III 作者：Vishal Maini 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 非参数化模型：KNN、决策树和随机森林。包含交叉验证、超参数 阅读全文

摘要： 2.2 监督学习 II 原文：Machine Learning for Humans, Part 2.1: Supervised Learning 作者：Vishal Maini 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 使用对数几率回归（LR）和支持向量机（SVM）的分类。 分类：预测标签 阅读全文

摘要： 2.1 监督学习 原文：Machine Learning for Humans, Part 2.1: Supervised Learning 作者：Vishal Maini 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 监督学习的两大任务：回归和分类。线性回归，损失函数和梯度下降。 通过在数字广 阅读全文

摘要： 目前还需要校对，请提交 PR 谢谢。 在线阅读：https://apachecn.github.io/pandas-doc-zh/ Github：https://github.com/apachecn/pandas-doc-zh 阅读全文

摘要： 数据结构思维中文版 原书：Think Data Structures: Algorithms and Information Retrieval in Java 译者：飞龙 版本：1.0.0 自豪地采用谷歌翻译 在线阅读PDF格式EPUB格式MOBI格式代码仓库 赞助我 协议 CC BY-NC-SA 阅读全文