which can be propagated through time to infer knowledge about reality based on previous data. We can generalise the sparse learning information over real world.
《MIT Machine Learning for Big Data and Text Processing Class Notes - Day 1》 介绍:Day 1、Day 2、Day 3、Day 4、Day 5. 《Getting “deep” about “deep learning”》 介绍:深度学习之“深”——DNN的隐喻分析. 《Mixture Density Networks》 介绍:混合密度网络. 《Interview Questions for Data Scie...
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机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 1) 《Brief History of Machine Learning》 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机
MIT Deep Learning Book in PDF format (complete and parts) by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio and Aaron Courville learningpdfmachine-learninggoodmitdeep-learningneural-networkbookmachinelinear-algebraneural-networksdeeplearningprintexcerciseslecture-noteschapterclearthinkingprintable ...
《Deep Learning and Shallow Learning》 介绍:对比 Deep Learning 和 Shallow Learning 的好文,来着浙大毕业、MIT 读博的 Chiyuan Zhang 的博客。 《Recommending music on Spotify with deep learning》 介绍:利用卷积神经网络做音乐推荐。 《Neural Networks and Deep Learning》 ...
《MIT Machine Learning for Big Data and Text Processing Class Notes - Day 1》 介绍:Day 1、Day 2、Day 3、Day 4、Day 5. 《Getting “deep” about “deep learning”》 介绍:深度学习之“深”——DNN的隐喻分析. 《Mixture Density Networks》 介绍:混合密度网络. 《Interview Questions for Data...
课程的作业其实是不公开的,但是2018年的版本Youtube有课程视频,Github上也有课程作业分享,所以我推荐看2018年的Lecture Notes和作业。 An introduction to Statistical Learning 大名鼎鼎的ESL(Elements of Statistical Learning, Data mining)的简化版,又称ISL。 选择这本书主要是因为CS229 18 年的课没有讲Tree相关的...
介绍:MIT的Underactuated Robotics于 2014年10月1日开课,该课属于MIT研究生级别的课程,对机器人和非线性动力系统感兴趣的朋友不妨可以挑战一下这门课程! 《mllib实践经验(1)》 介绍:mllib实践经验分享 《Google Turns To Deep Learning Classification To Fight Web Spam》 介绍:Google用Deep Learning做的antispam(...
Lecture notes by Andrew Ng:http://cs229.stanford.edu/notes/cs2... https://medium.com/emergent-future/... Books Reinforcement Learning: An Introduction by Richard S. Sutton and Andrew G. Barto:http://webdocs.cs.ualberta.ca/~sutt... ...