ATM - Auto Tune Models

  本文旨在对好的AutoML框架或重要信息做个汇总，不定期更新，并统计了截至2019-10的github星数(star)   一、概念理解 AutoML和神经架构搜索（NAS），是深度学习领域的新一代王者。 这些方法能快糙猛地搞定机器学习任务，简单有效，高度符合当代科技公司核心价值观。 https://zhuanlan.zhihu.com/p/42924585   在传统深度学习的模型构建中，主

Python 有着海量的可用于数据分析、统计以及机器学习的库，这使得 Python 成为很多数据科学家所选择的语言。 下面我们列出了一些被广泛使用的机器学习及其他数据科学应用的 Python 包。 Scipy 技术栈 Scipy 技术栈由一大批在数据科学中被广泛使用的核心辅助包构成，可用于统计分析与数据可视化。由于其丰富的功能和简单易用的特性，这一技术栈已经被视作实现大多数数据科学应用的必备品了。

主要内容 前言 课程列表 推荐学习路线 数学基础初级 程序语言能力 机器学习课程初级 数学基础中级 机器学习课程中级 推荐书籍列表 机器学习专项领域学习 致谢 前言 我们要求把这些课程的所有Notes,Slides以及作者强烈推荐的论文看懂看明白，并完成所有的老师布置的习题，而推荐的书籍是不做要求的，如果有些书籍是需要看完的，我们会进行额外的说明。 课程列表 课程 机构 参考书 Notes等其他资

机器学习与人工智能学习笔记，包括机器学习、深度学习以及常用开源框架（Tensorflow、PyTorch）等。 机器学习算法 _图片来自scikit-learn_。 机器学习全景图 _图片来自http://www.shivonzilis.com/_。

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“三个臭皮匠顶个诸葛亮”。集成学习就是利用了这样的思想，通过把多分类器组合在一起的方式，构建出一个强分类器；这些被组合的分类器被称为基分类器。事实上，随机森林就属于集成学习的范畴。通常，集成学习具有更强的泛化能力，大量弱分类器的存在降低了分类错误率，也对于数据的噪声有很好的包容性。

本文向大家介绍关于机器学习中的强化学习，什么是Q学习？，包括了关于机器学习中的强化学习，什么是Q学习？的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 Q学习是一种强化学习算法，其中包含一个“代理”，它采取达到最佳解决方案所需的行动。 强化学习是“半监督”机器学习算法的一部分。将输入数据集提供给强化学习算法时，它会从此类数据集学习，否则会从其经验和环境中学习。 当“强化代理人”执行某项操作时，将根据其是否

主要内容：机器学习,深度学习,机器学习与深度学习的区别,机器学习和深度学习的应用人工智能是近几年来最流行的趋势之一。机器学习和深度学习构成了人工智能。下面显示的维恩图解释了机器学习和深度学习的关系 - 机器学习 机器学习是让计算机按照设计和编程的算法行事的科学艺术。许多研究人员认为机器学习是实现人类AI的最佳方式。机器学习包括以下类型的模式 - 监督学习模式 无监督学习模式 深度学习 深度学习是机器学习的一个子领域，其中有关算法的灵感来自大脑的结构和功能，称为人工神经网络。

主要内容：数据量,硬件依赖,特色工程在本章中，我们将讨论机器和深度学习概念之间的主要区别。 数据量 机器学习使用不同数量的数据，主要用于少量数据。另一方面，如果数据量迅速增加，深度学习可以有效地工作。下图描绘了机器学习和深度学习在数据量方面的工作 - 硬件依赖 与传统的机器学习算法相反，深度学习算法设计为在很大程度上依赖于高端机器。深度学习算法执行大量矩阵乘法运算，这需要巨大的硬件支持。 特色工程 特征工程是将领域知识放入指定特征的