机器学习和深度学习

川长思鸟来 2022-06-04 07:36 406阅读 0赞

## [特征选择][Link 1] ##

当数据预处理完成后，我们需要选择有意义的特征，输入机器学习的算法模型进行训练。

## [TensorFlow实现seq2seq][TensorFlow_seq2seq] ##

前言 前面在《深度学习的seq2seq模型》文章中已经介绍了seq2seq结构及其原理，接下去这篇文章将尝试使用TensorFlow来实现一个seq2seq网络结构，该例子能通过训练给定的训练集实现输入某个序列输出某个序列，其中输入序列和输出序列相同，这里选择使用LSTM模型。 …

## [机器学习基础：预测Airbnb价格][Airbnb] ##

本教程旨在向你介绍机器学习的基本概念 —— 你将从头开始构建你的第一个预测模型，同时了解模型的工作原理。

## [深入浅出 Tensorflow（一）：深度学习及 TensorFlow 简介][Tensorflow_ TensorFlow] ##

本文是整个系列的第一篇文章，将会介绍深度学习的发展历史以及深度学习目前成熟的应用，同时也会介绍目前主流的深度学习工具，以及 TensorFlow 相比于其他工具的优势。

## [深度学习如何入门？][Link 2] ##

如果您具有数学和计算机科学方面的工程背景或相关知识的编码经验，只需两个月即可熟练掌握深度学习。 难以置信？ 四步使它成为可能。

## [深度学习在推荐领域的应用：Lookalike 算法][Lookalike] ##

本文主人公 英特 是一名传统的软件工程师，让我们与英特一起来研究如何实现自己的Lookalike算法，并尝试着在新浪微博上应用这一算法。本文选自《深度学习算法实践》，曾发表于《程序员》杂志。

## [揭秘支付宝中的深度学习引擎：xNN][xNN] ##

阿里妹导读：本文介绍支付宝App中的深度学习引擎——xNN。xNN通过模型和计算框架两个方面的优化，解决了深度学习在移动端落地的一系列问题。

## [理解机器学习技术][Link 3] ##

学完本讲的内容，读者将能够：  
描述机器学习  
解释机器学习的应用  
解释各类机器学习方法和算法

## [【大神Hinton】深度学习要另起炉灶，彻底抛弃反向传播][Hinton] ##

## [Python 机器学习实战教程：回归][Python] ##

Python 机器学习实战教程：回归

## [给你一个卷积神经网络工作原理最直观的解释][Link 4] ##

卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是人工神经网络的一种，是当下语音分析和图像识别领域的研究热点。这篇文章用最简明的语言和最直观的图像，带你入门CNN。

## [Andrew NG 深度学习课程笔记：神经网络、有监督学习与深度学习][Andrew NG] ##

神经网络、有监督学习与深度学习从属于笔者的Deep Learning Specialization 课程笔记系列文章，本文主要记述了笔者学习 Andrew NG Deep Learning Specialization 系列课程的笔记与代码实现。

## [ 机器学习算法总结 –K 均值算法][_ _K] ##

K - 均值是最普及的聚类算法，算法接受一个未标记的数据集，然后将数据集聚类成不同的组。

## [xgboost的原理没你想像的那么难][xgboost] ##

xgboost 已然火爆机器学习圈，相信不少朋友都使用过。要想彻底掌握xgboost，就必须搞懂其内部的模型原理。这样才能将各个参数对应到模型内部，进而理解参数的含义，根据需要进行调参。本文的目的就是让大家尽可能轻松地理解其内部原理。

## [重磅 | 周志华最新论文：首个基于决策树集成的自动编码器，表现优于DNN][_ _DNN] ##

今年 2 月，南京大学的周志华教授和他的学生 Ji Feng 提出了一种不同于深度神经网络（DNN）的 Deep Forest 模型——gcForest，这是一种决策树集成的方法，较之深度神经网络有很强的竞争力。深度神经网络需要花大力气调参，相比之下 gcForest 要容易训…

## [多图万字文 | 从神经元到 CNN、RNN、GAN… 神经网络看本文绝对够了][_ _ CNN_RNN_GAN_] ##

一文看懂 25 个神经网络模型

## [机器学习之聚类算法划分聚类及代码示例][Link 5] ##

聚类是一种无监督学习，根据样本的内在相似性 / 距离，将大量未知标记的样本集划分为多个类别，使得同一个类别内的样本相似度较大（距离较小），而不同类别间的样本相似度较小（距离较大）。

划分聚类包含 K-Means、K-Means++、Mini Bacth K-Means 等。

## [机器学习进阶笔记之十 | 那些 TensorFlow 上好玩的黑科技][_ _ TensorFlow] ##

TensorFlow 是 Google 基于 DistBelief 进行研发的第二代人工智能学习系统，被广泛用于语音识别或图像识别等多项机器深度学习领域。其命名来源于本身的运行原理。Tensor（张量）意味着 N 维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow 代表着张量从图象的一端流动到另一端计算过程，是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理的过程。

TensorFlow 完全开源，任何人都可以使用。可在小到一部智能手机、大到数千台数据中心服务器的各种设备上运行。

『机器学习进阶笔记』系列将深入解析 TensorFlow 系统的技术实践，从零开始，由浅入深，与大家一起走上机器学习的进阶之路。

## [轻松看懂机器学习十大常用算法][Link 6] ##

通过本篇文章可以对 ML 的常用算法有个常识性的认识，没有代码，没有复杂的理论推导，就是图解一下，知道这些算法是什么，它们是怎么应用的，例子主要是分类问题。

## [剖析阿里背后的强化学习技术][Link 7] ##

在双 11 推荐场景中，阿里巴巴使用了深度强化学习与自适应在线学习，通过持续机器学习和模型优化建立决策引擎，对海量用户行为以及百亿级商品特征进行实时分析，帮助每一个用户迅速发现宝贝，提高人和商品的配对效率。

## [行家 | 如何跨领域成为一位人工智能工程师？][Link 8] ##

希望和大家理解 AI 的一些编程思路和模型，帮助梳理自我成长路线。 人工智能的整体知识体系梳理。 希望和大家理解 AI 的一些编程思路和模型，帮助梳理自我成长路线。 目前的深度学习的研究领域主要有以下3类人群。 学者。主要做深度学习的理论研究，研究如何设计一个“网络模型”，如何…

## [《MACHINE LEARNING YEARNING》中译本][MACHINE LEARNING YEARNING] ##

《MACHINE LEARNING YEARNING》中译本

## [【深度学习】谷歌deepdream原理及tensorflow实现][deepdream_tensorflow] ##

什么是DeepDream？  
DeepDream是谷歌发布的对卷积神经网络（CNN）进行可视化的方法，当然它的用途不仅限于此，我们可以通过它让机器“做梦”……

## [机器学习、Python和数学学习资料汇总][Python 1] ##

机器学习保罗万象，在学习这门技术时，最好可以有一些速查手册之类的东西在手边，它们列出了需要了解的关键点。Robbie Allen整理了20多个与机器学习相关的速查资料，并分享出来，或许也可以帮助其他学习这门技术的人。  
机器学习领域正发生着日新月异的变化，这些资料总有一天会过时，…

[Link 1]: https://juejin.im/entry/598bcc386fb9a03c335a916a
[TensorFlow_seq2seq]: https://juejin.im/entry/59b9ee095188252c237f6b46
[Airbnb]: https://juejin.im/entry/59b2097ef265da2494125be4
[Tensorflow_ TensorFlow]: https://juejin.im/entry/58cf8e34ac502e0058a3f505
[Link 2]: https://juejin.im/entry/59b10f9ff265da24817aa3b4
[Lookalike]: https://juejin.im/entry/59b0b5276fb9a024747f26ba
[xNN]: https://juejin.im/entry/59cde06c6fb9a00a5143b42a
[Link 3]: https://juejin.im/entry/598ac8d9f265da3e2c70f6b2
[Hinton]: https://juejin.im/entry/59bd4735f265da066875e128
[Python]: https://juejin.im/entry/5944db37128fe1006a36d44a
[Link 4]: https://juejin.im/entry/59c013506fb9a00a664a1f7b
[Andrew NG]: https://juejin.im/entry/59928df36fb9a03c41459330
[_ _K]: https://juejin.im/entry/58b0dab22f301e006c013246
[xgboost]: https://juejin.im/entry/59ae0f1151882524417af490
[_ _DNN]: https://juejin.im/entry/59cc69866fb9a00a5143ae75
[_ _ CNN_RNN_GAN_]: https://juejin.im/entry/5943c7a4a0bb9f006b969082
[Link 5]: https://juejin.im/entry/58ca9b5aa22b9d00641d06cc
[_ _ TensorFlow]: https://juejin.im/entry/58cf75541b69e6006b870f0c
[Link 6]: https://juejin.im/entry/594317788d6d810058cceef3
[Link 7]: https://juejin.im/entry/58c79b9d570c350058447b00
[Link 8]: https://juejin.im/entry/59bb7aef5188256c82227aad
[MACHINE LEARNING YEARNING]: https://juejin.im/entry/59cd020e6fb9a00a4843c4bf
[deepdream_tensorflow]: https://juejin.im/entry/59b10e6e51882539255b5708
[Python 1]: https://juejin.im/entry/59bf3f1f5188257e8c54e97a