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。
学习如何将 Materialize 快速应用到你的网站中。 下载 Materialize 来源于两种不同的形式。你可以根据自己的喜好与经验来选择你喜欢的版本。 一开始使用 Materialize,你必须从下面选择一个去下载。 Materialize 这是标准版本,包含压缩过的和没有压缩过的 css 和 javascript 文件。 选择这个不需要任何设置,只要引入文件。如果你不熟悉 Sass 就选
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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
除了agent和环境之外,强化学习的要素还包括策略(Policy)、奖励(reward signal)、值函数(value function)、环境模型(model),下面对这几种要素进行说明: 策略(Policy) ,策略就是一个从当环境状态到行为的映射; 奖励(reward signal) ,奖励是agent执行一次行为获得的反馈,强化学习系统的目标是最大化累积的奖励,在不同状态下执行同一个行
从下图,我们可以对集成学习的思想做一个概括。对于训练集数据,我们通过训练若干个个体学习器,通过一定的结合策略,就可以最终形成一个强学习器,以达到博采众长的目的。 也就是说,集成学习有两个主要的问题需要解决,第一是如何得到若干个个体学习器,第二是如何选择一种结合策略,将这些个体学习器集合成一个强学习器。 2. 集成学习之个体学习器 上一节我们讲到,集成学习的第一个问题就是如何得到若干个个体学习器。这
正式学习Three.js编程之前先对threejs进行整体介绍,大家对Three.js整体面貌有一定认知之后,更有利于自己之后的学习安排和规划。
5.6 密码学 在安全领域,术语“机密性”,“完整性”和“可用性”用于分析对威胁的响应。这三个术语分别指,防止第三方查看私人数据的措施,确保用户引用的数据未被修改的保护措施(或用于检测何时被伪造的技术),以及用户访问服务和数据的能力。在设计安全保护时,所有这三个要素都很重要。特别是,加密技术经常用于确保机密性和完整性,并且 Android 配备了各种加密功能,来允许应用实现机密性和完整性。在本节中
问题 你需要使用常见的数学常数,比如 π 或者 e 。 解决方案 使用 Javascript 的 Math object 来提供通常需要的数学常数。 Math.PI # => 3.141592653589793 # Note: Capitalization matters! This produces no output, it's undefined. Math.Pi # => Math.E
学习资源 有很多社区资源可以帮助你开发应用。如果你对Meteor感兴趣,希望你能参与其中! 教程 快速开始Meteor 官方教程! Stack Overflow 对于技术问题,提问、寻找答案最好的去处就是 Stack Overflow. 确保给你的问题添加 meteor 标签。 论坛 访问 Meteor discussion forums宣布项目,寻求帮助,讨论社区或是讨论核心模块的变动。 Git
直线上最多的点数 LeetCode - 149. 直线上最多的点数 问题描述 思路 根据 y=kx+b,计算每两个点的 (k, b) 对,配合 map 存储 使用 (k,b) 可能存在精度问题,更好的方法是使用 ax+by+c=0 两者本质上没有区别,实际上就是把 k 分为 a/b 存储 注意:将 {a, b} 作为 key 时应该先利用最大公约数缩小 a 和 b C++ class Soluti
集成学习基本问题 集成学习的核心是将多个 集成学习的基本思想 结合多个学习器组合成一个性能更好的学习器 集成学习为什么有效? 不同的模型通常会在测试集上产生不同的误差;如果成员的误差是独立的,集成模型将显著地比其成员表现更好。 集成学习的基本策略 Boosting 方法 基于串行策略:基学习器之间存在依赖关系,新的学习器需要根据上一个学习器生成。 基本思路: 先从初始训练集训练一个基学习器;初始训
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Google Cloud Platform 推出了一个 Learn TensorFlow and deep learning, without a Ph.D. 的教程,介绍了如何基于 Tensorflow 实现 CNN 和 RNN,链接在 这里。 Youtube Slide1 Slide2 Sample Code