摘要:
一、学习路线 1)理论基础:微积分、线性代数、概论论与数理统计、典型算法; 2)编程语言、工具和环境; 3)基本工作流程; 二、理论基础 2.1微积分 微分的计算及其几何、物理含义,是机器学习中大多数算法的求解过程的核心。比如算法中运用到梯度下降法、牛顿法等。如果对其几何意义有充分的理解,就能理解“ 阅读全文
posted @ 2019-04-10 23:03
Grooovvve
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摘要:
一、人工智能、机器学习、深度学习各个名词之间的关系 二、机器学习 机器学习是人工智能最重要的内容,先来看看它的一个定义(当然有很多不同的定义): “Machine learning is the idea that there are generic algorithms that can tell 阅读全文
posted @ 2019-04-10 22:50
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