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二十、Node.js 原文：Node.js 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 部分参考了《JavaScript 编程精解（第 2 版）》 A student asked ‘The programmers of old used only simple machin 阅读全文
posted @ 2018-06-01 16:32
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十六、项目：平台游戏 原文：Project: A Platform Game 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 部分参考了《JavaScript 编程精解（第 2 版）》 所有现实都是游戏。 Iain Banks，《The Player of Games》 我最初 阅读全文
posted @ 2018-05-31 22:41
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一、数据科学的生命周期 原文：DS-100/textbook/notebooks/ch01 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 在数据科学中，我们使用大量不同的数据集来对世界做出结论。在这个课程中，我们将通过计算和推理思维的双重视角，来讨论数据科学的关键原理和技术。 阅读全文
posted @ 2018-05-30 17:28
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来源：ApacheCN《面向机器学习的特征工程》翻译项目 译者：friedhelm739 校对：（虚位以待） 视觉和声音是人类固有的感觉输入。我们的大脑是可以迅速进化我们的能力来处理视觉和听觉信号的，一些系统甚至在出生前就对刺激做出反应。另一方面，语言技能是学习得来的。他们需要几个月或几年的时间来掌 阅读全文
posted @ 2018-05-27 15:42
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七、非线性特征提取和模型堆叠 来源：ApacheCN《面向机器学习的特征工程》翻译项目 译者：friedhelm739 校对：（虚位以待） 当在数据一个线性子空间像扁平饼时 PCA 是非常有用的。但是如果数据形成更复杂的形状呢？一个平面（线性子空间）可以推广到一个 流形 （非线性子空间），它可以被认 阅读全文
posted @ 2018-05-22 15:49
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第14章 循环神经网络 来源：ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 译者：@akonwang @alexcheen @飞龙 校对：@飞龙 击球手击出垒球，你会开始预测球的轨迹并立即开始奔跑。你追踪着它，不断调整你的移动步伐，最终在观众的一片雷鸣声中抓 阅读全文
posted @ 2018-05-17 20:58
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第16章 强化学习 来源：ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 译者：@friedhelm739 校对：@飞龙 强化学习（RL）如今是机器学习的一大令人激动的领域，当然之前也是。自从 1950 年被发明出来后，它在这些年产生了一些有趣的应用，尤其是在 阅读全文
posted @ 2018-05-16 11:06
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第10章 人工神经网络介绍 来源：ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 译者：@akonwang @friedhelm739 校对：@飞龙 鸟类启发我们飞翔，牛蒡植物启发了尼龙绳，大自然也激发了许多其他发明。从逻辑上看，大脑是如何构建智能机器的灵感。 阅读全文
posted @ 2018-05-16 10:20
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第11章 训练深层神经网络 来源：ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 译者：@akonwang @飞龙 校对：@飞龙 @Zeyu Zhong 第 10 章介绍了人工神经网络，并训练了我们的第一个深度神经网络。 但它是一个非常浅的 DNN，只有两个隐 阅读全文
posted @ 2018-05-16 09:47
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第4章 训练模型 来源：ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 译者：@C-PIG 校对：@PeterHo @飞龙 在之前的描述中，我们通常把机器学习模型和训练算法当作黑箱子来处理。如果你实践过前几章的一些示例，你惊奇的发现你可以优化回归系统，改进数字 阅读全文
posted @ 2018-05-16 09:31
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