用于制定人工智能、机器学习和深度学习课程表的资源概览。 制定课程表的一般建议 上学获得一个正式学位并不总是可行或者令人满意的。对于那些考虑自学来代替的人,这就是写给你们的。 1. 构建基础,之后专攻兴趣领域 你不能深入每个机器学习话题。有太多药学的东西,并且领域的进展较快。掌握基础概念,之后专注特定兴趣领域的项目 -- 无论是自然语言理解,计算机视觉,深度强化学习,机器人,还是任何其它东西。 2.
简单、纯中文的解释,辅以数学、代码和真实世界的示例 谁应该阅读它 想尽快赶上机器学习潮流的技术人员 想要入门机器学习,并愿意了解技术概念的非技术人员 好奇机器如何思考的任何人 本指南旨在让任何人访问。将讨论概率,统计学,程序设计,线性代数和微积分的基本概念,但从本系列中学到东西,不需要事先了解它们。 为什么机器学习重要 人工智能将比本世纪的任何其他创新,更有力地塑造我们的未来。 任何一个不了解它的
快手一面凉经 算法 我迟到10分钟 面试45分钟 1. 和为k的连续数组 2.AUC 公式,物理意义,GAUC,auc缺点 3.L1 和L2 4. Dropout 训练预测区别 BN在哪些场景下不适用 5.Xgboost特点 6.损失函数评价函数,Huber 7.交叉熵公式 为什么分类用交叉熵不用Mae 8.生成式模型与判别式模型,NLP了解吗(我是做数据挖掘的, 认识不深,说不了解) 9.实习介
第一层、了解SVM 支持向量机,因其英文名为support vector machine,故一般简称SVM,通俗来讲,它是一种二类分类模型,其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器,其学习策略便是间隔最大化,最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。 1.1、线性分类 理解SVM,咱们必须先弄清楚一个概念:线性分类器。 1.1.1、分类标准 考虑一个二类的分类问题,数据点用x来表示,类别用y来
更新:已挂 9月1号投递的算法工程师-机器学习岗,高德部门 9.5一面 (50min) 总结:面试分四部分:简历项目+基础知识+场景题+做题 自我介绍 简历项目比赛介绍+提问 问了许多深度学习和机器学习的基础知识: 卷积 vs 全连接 怎么理解卷积? 图片的物体发生位移或扰动,对CNN有影响吗? 池化的作用 随机森林 vs GBDT 随机森林和GBDT的基分类器可以改成线性分类器或者其他吗? 分类
我正在训练DeepAR AWS SageMaker的内置算法。使用sagemaker SDK,我可以使用特定的超参数训练模型: 我想以较小的学习率再次训练生成的模型。我遵循此处描述的增量培训方法:https://docs.aws.amazon.com/en_pv/sagemaker/latest/dg/incremental-training.html,但它不起作用,显然(根据链接),只有两个内置
8.26 测评 9.14 笔试 9.21 一面 自我介绍 项目介绍(细节深挖) BN层参数的作用 吸BN操作 样本不均衡问题 小目标问题 双线性插值(边界考虑) GAN网络能否落地 怎样提高特殊目标(电线杆、树)等目标的检测精度 反问 9.22 二面 自我介绍 项目介绍 编程能力和管理能力打分 团队管理方面(好多问题) 责任心考虑 地点考虑 期望薪资 offer考虑 互联网公司投递情况 为找工作做
我正在读一本书,Glenn Seemann和David M Bourg的“游戏开发人员的AI”,他们使用视频游戏AI作为基于规则的学习系统的示例。 基本上,玩家有3个可能的移动,并以三次打击的组合命中。人工智能旨在预测玩家的第三次打击。系统的规则是所有可能的三步组合。每个规则都有一个关联的“权重”。每次系统猜错,规则的权重就会降低。当系统必须选择规则时,它会选择权重最高的规则。 这与基于强化学习的
格灵深瞳一面,CPU 都干烧了 面试时长:60min 1.自我介绍 2.你觉得笔试哪里做的比较好 3.简历中挑一个你最熟悉的项目介绍(我挑的单目变焦三维重建) 4.如何实现单目变焦三维重建的 5.SLAM 懂一点吗?说一下基本流程 6.讲一下如何准确建图 7.稀疏重建如何去畸变使得图像畸变影响最小 8.图像畸变的原理 9.如何计算图像位姿,本质矩阵如何得到 10.图像特征匹配中 RANSAC 方法
本文向大家介绍python机器学习之神经网络(一),包括了python机器学习之神经网络(一)的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 python有专门的神经网络库,但为了加深印象,我自己在numpy库的基础上,自己编写了一个简单的神经网络程序,是基于Rosenblatt感知器的,这个感知器建立在一个线性神经元之上,神经元模型的求和节点计算作用于突触输入的线性组合,同时结合外部作用的偏置,对若干
本文向大家介绍python机器学习之神经网络(二),包括了python机器学习之神经网络(二)的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 由于Rosenblatt感知器的局限性,对于非线性分类的效果不理想。为了对线性分类无法区分的数据进行分类,需要构建多层感知器结构对数据进行分类,多层感知器结构如下: 该网络由输入层,隐藏层,和输出层构成,能表示种类繁多的非线性曲面,每一个隐藏层都有一个激活函数,将
安装 TensorFlow 安装依赖套件 $ sudo apt-get install default-jdk libcupti-dev $ export JAVA_HOME='/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-arm64/' 取得 TensorFlow 编译脚本 $ git clone git://github.com/jetsonhacks/installTenso
安装 OpenCV 既然 TX2 上面有相机模组,那我们就来装个 OpenCV 来做相机的影像处理吧! Python3 会是我们的主要语言。 安装依赖套件 $ sudo apt-get install build-essential cmake git pkg-config libjpeg8-dev libtiff5-dev libjasper-dev libpng12-dev libavcod
问题内容: scikit-learn中是否可能缺少值?应该如何代表他们?我找不到关于此的任何文档。 问题答案: scikit-learn不支持缺少值。 以前在邮件列表上已经对此进行了讨论,但是没有尝试实际编写代码来处理它们。 无论您做什么, 都不要 使用NaN编码缺失值,因为许多算法都拒绝处理包含NaN的样本。 上面的答案已经过时;最新版本的scikit-learn具有一个类,该类可以进行简单的针
我刚开始使用Azure ML,我正试图找出如何为模型指定输入大小。具体地说,我有一个很大的数据训练集,但我想一次只输入250条记录到PCA算法中。似乎我所能做的就是将整个数据集连接到PCA模块中。 我知道如何为X验证划分数据,但我希望一个分区(比如10000条记录)每次只向模型提供250条记录。