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  1. 吴良超笔记 连载 (自然翻页的顺序收集的) 摘要.md

  2. 吴良超笔记 连载 (自然翻页的顺序收集的) 摘要.md,字节跳动的广告技术团队的一名博主日志的分类整理。重点是计算广告和机器学习,Leetcode 解题报告,python编程。尊重原始序列的基础上,分类整理日志的文章摘要。感兴趣的正文请另行下载。也聊了题外话:谈AI时代的知识学习——资料、信息的收集、整理。对Typora笔记,提出了一些改进意见。
  3. 所属分类:计算广告

    • 发布日期:2019-07-31
    • 文件大小:283kb
    • 提供者:qq_27206435
  1. 机器学习基础概述-*技术联盟.zip

  2. 机器学习基础概述-*技术联盟 -直接ppt.md,根据ppt改编的md笔记档,方便实用。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2019-08-14
    • 文件大小:17mb
    • 提供者:qq_27206435
  1. 模块化、反事实推理、特征分离,「因果表示学习」的最新研究都在讲什么?.zip

  2. 本文精选了几篇**因果表示学习**领域的最新文献,并细致分析了不同方法的基本架构,希望能帮助感兴趣的你对**因果学习应用于机器学习**的方向和可能一探究竟。 提取模块化结构(Learning modular structures) 反事实推理(Counterfactual) 平衡因果表示学习 收录了此文补充引用的文章 图灵奖得主Judea Pearl:机器学习的理论局限性与因果推理的七大特性 最后,本.md笔记收录了丁鹏老师的因果推断简介连载文章
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-04-08
    • 文件大小:17mb
    • 提供者:qq_27206435
  1. 5.机器学习—神经网络.md

  2. 机器学习笔记(5):神经网络,学习资源为:机器学习-周志华 + MOOC 中国地质大学机器学习课程
  3. 所属分类:教育

    • 发布日期:2020-04-07
    • 文件大小:13kb
    • 提供者:weixin_43662135
  1. 华为深度学习框架MindSpore正式开源:自动微分不止计算图.md

  2. 今年的华为开发者大会 HDC 2020 上,除了**昇腾、鲲鹏等自研芯片硬件平台**之外,最令人期待的就是**深度学习框架 MindSpore 的开源**了。今天上午,华为 MindSpore **首席科学家陈雷**在活动中宣布这款产品正式开源,我们终于可以在开放平台上一睹它的真面目。 本文是根据机器之心报道的MindSpore 的开源介绍而整理的.md笔记 作为一款支持**端、边、云独立/协同的统一训练和推理框架,华为希望通过这款完整的软件堆栈,实现**一次性算子开发、一致的开发和调试体验
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2020-04-02
    • 文件大小:16kb
    • 提供者:qq_27206435
  1. Flink笔记.md

  2. 首先大数据存储和分析引擎Hadoop自2006年诞生。谈及Hadoop大家自然不会对 MapReduce感到陌生,它将计算分为两个阶段,分别为 Map 和 Reduce。MapReduce计算框架虽然借鉴了函数式编程和矢量编程的思想完成了分布式计算。但不得不承认MapReduce在矢量编程结构过于简单,在完成一些比较复杂的高阶计算(例如:机器学习线性回归)的时候,需要将多个MapReduce任务串联起来才能完成一个复杂的计算逻辑,因此在早期人们需要在编写完多个job任务之后还需要Job的调用流程
  3. 所属分类:flink

    • 发布日期:2020-03-31
    • 文件大小:90kb
    • 提供者:weixin_44027155
  1. 机器学习笔记.md

  2. 趁着一波人工智能,入坑机器学习,鉴于之前没有接触过机器学习的相关知识,于是就整理了吴恩达的机器学习视频中的内容做成笔记
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2019-10-08
    • 文件大小:10kb
    • 提供者:mosejiangyang
  1. 期末复习机器学习资料.7z

  2. 压缩包中包含平常上课机器学习PPT+机器学习homework与实验内容,及机器学习辅助资料文档(西瓜书笔记xmind+md、以及heima学习笔记)。用于期末复习。
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2020-12-15
    • 文件大小:381mb
    • 提供者:qq_43619459
  1. Machine-Learning-Techniques:台大林轩田老师-机器学习技法(笔记+作业代码)-源码

  2. 机器学习技术 机器学习技法(笔记+作业代码) 这是林轩田老师的机器学习课程的第二部分(机器学习技法) 第一部分(机器学习基石)在这里: CH1:线性SVM.md CH2:双支持向量机 CH3:内核支持向量机 CH4:软边际支持向量机 测验1:SVM CH5:内核逻辑回归 CH6:支持向量回归 CH7:混纺袋装 CH8:CH8:自适应升压 CH9:决策树 CH10:随机森林 CH11:梯度提升决策树 CH12:神经网络 CH13:深度学习
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-17
    • 文件大小:337kb
    • 提供者:weixin_42122838