机器学习与AI相关的资料

声明:转来的,原文出处:http://blog.csdn.net/achaoluo007/article/details/43564321 编者按:本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料,含各种文档,视频,源码等.而且原文也会不定期的更新,望看到文章的朋友能够学到更多. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. &

1. 线性代数 (Linear Algebra): 我想国内的大学生都会学过这门课程,但是,未必每一位老师都能贯彻它的精要.这门学科对于Learning是必备的基础,对它的透彻掌握是必不可少的.我在科大一年级的时候就学习了这门课,后来到了香港后,又重新把线性代数读了一遍,所读的是Introduction to Linear Algebra (3rd Ed.)  by Gilbert Strang.这本书是MIT的线性代数课使用的教材,也是被很多其它大学选用的经典教材.它的难度适中,讲解清晰,重要

http://blog.sina.com.cn/s/blog_6833a4df0100nazk.html 1. 线性代数 (Linear Algebra): 我想国内的大学生都会学过这门课程,但是,未必每一位老师都能贯彻它的精要.这门学科对于Learning是必备的基础,对它的透彻掌握是必不可少的.我在科大一年级的时候就学习了这门课,后来到了香港后,又重新把线性代数读了一遍,所读的是 Introduction to Linear Algebra (3rd Ed.) by Gilbert Stra

和机器学习和计算机视觉相关的数学 和机器学习和计算机视觉相关的数学之一 (以下转自一位MIT牛人的空间文章,写得很实际:) 作者:Dahua 感觉数学似乎总是不够的.这些日子为了解决research中的一些问题,又在图书馆捧起了数学的教科书.从大学到现在,课堂上学的和自学的数学其实不算少了,可是在研究的过程中总是发现需要补充新的数学知识.Learning和Vision都是很多种数学的交汇场.看着不同的理论体系的交汇,对于一个researcher来说,往往是非常exciting的enjoyable

整理了一些开发时常用的一些框架的缩写,方便学习与记忆 有些资料可能时间比较久远了,我尽量挑选的都是最近两年的,里面有的是OC的,有Swift的,都是文章,语言的影响不大. 感谢以下各位博主的分享,如果有侵权的地方可以私信我删除,这是我的微博 http://weibo.com/lfbWb 不定时更新中 前缀 全称 对应库 简单解释 学习资料的链接 NS NextStep or NeXTSTEP Foundation.framework UI User Interface UIKit.framewo

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大数据未来几年发展的重点方向,大数据战略已经在十八届五中全会上作为重点战略方向,中国在大数据方面才刚刚起步,但是在美国已经产生了上千亿的市场价值.举个例子,美国通用公司是一个生产飞机发动机的一个公司,这家公司在飞机发动机的每一个零部件上都安装了传感器,这些传感器在飞机发动机运作的同时不断的把发动机状态的数据传到通用公司的云平台上,通用公司又有很多数据分析中心专门接受这些数据,根据大数据的分析可以随时掌握每一家航空公司发动机的飞行状况,可以告知这些航空公司发动机的哪些部件需要检修或保养,避免飞机事

不过在保持学习姿势的时候,方向要正,不能以战术上勤奋掩盖战略上的懒惰,其中数学要学好,特别是对于人工智能/机器学习/深度学习来说,现在打下的数学基础或许会令你将来身价暴涨十倍! 深度学习作为机器学习与人工智能的子集,兴起稍晚,却使得机器学习能够实现众多的应用,并拓展了人工智能的领域范围. 对于深度学习来说,概率统计.微积分.线性代数等是基础课程,虽然算不上深奥,但是必须打好基础. 概率统计.概率统计是许多科学和工程的基础工具,可以告诉我们怎么推论. 微积分.深度学习中出现较多的一个概念就是梯度,