「已注销」-CSDN博客

翻译《机器学习有意思！ 01》- 世界上最简单的机器学习入门

本文首发于https://jizhi.im/blog/post/ml_is_fun_01你是否也曾听人们谈起机器学习但是只有一个朦胧的概念？你是否厌倦了在同事的高谈阔论中颓然欲睡？此诚求变之机。本教程适合所有对机器学习感到好奇，却不知从何下手的读者。我想应该有很多人试着读了维基百科页面，然后愈发迷惘、沉沦，盼望着有人能够提供一个high-level的解释，那你找对地

2017-04-03 13:01:23 41760 15

翻译浅说深度学习(2)：简史

本文首发于集智专栏 https://jizhi.im/blog/post/dl_nutshell_02History深度学习简史第一个貌似深度学习的、具有多层非线性特征的算法可以追溯到1965年，Ivakhnenko和Lapa 用多项式激励函数组了个模型（图1），不宽但还挺深，结合统计方法做分析。在每一层里都用统计方法选择出最好的特征，并前馈给下一层。他们并没有使用反向传播

2017-04-21 22:00:12 1017

翻译浅说深度学习(1)：核心概念

本文首发于集智专栏 https://jizhi.im/blog/post/dl_nutshell_01此为系列首篇，旨在提供直观简明的深度学习引导，涵盖深度学习的基本概念，而不设计很多数学和理论细节。当然如果要做更深入的研究，数学肯定是必不可少的，但是本系列主要还是用图片和类比等方式，帮助初学者快速建立大局观。第一节介绍深度学习的主要概念。第二节交代一些历史背景，并解释训练过程、算

2017-04-21 21:53:24 3005

原创 Kaggle入门教程——机器学习和数据科学竞赛的大数据平台

Kaggle入门教程——机器学习和数据科学竞赛的大数据平台 Kaggle是由联合创始人、首席执行官安东尼·高德布卢姆（Anthony Goldbloom）2010年在墨尔本创立的，主要为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛、托管数据库、编写和分享代码的平台。该平台已经吸引了80万名数据科学家的关注，这些用户资源或许正是吸引谷歌的主要因素。

2017-04-03 15:57:09 1630

翻译《机器学习有意思！ 03》- 深度学习与卷积神经网络

本文首发于集智专栏：https://jizhi.im/blog/post/ml_is_fun_03你是否厌倦了每天被深度学习相关的新闻轰炸却不明所以？此诚求变之机。这一次我们将学习如何用深度学习来写程序识别图像中的物体。也可以说我们是要解释Google图片搜索背后的黑科技：Google可以通过描述搜索图片——即使图片没有事先打上标签！这是如何实现的？就像

2017-04-03 13:40:11 3075

翻译《机器学习有意思！ 02》- 使用机器学习生成超级玛丽关卡

本文首发于集智专栏:https://jizhi.im/blog/post/ml_is_fun_02在系列的Part 1中我们已经讲过，机器学习是用普适的算法从数据中挖掘出有趣的东西，而无需针对具体问题写代码。这次我们将见识一种普适算法的炫酷表现——创造乱真的游戏关卡。我们将建立一个神经网络，导入已有的超级马里奥数据，然后创造新的关卡。正如Part 1一样

2017-04-03 13:16:10 5903

翻译卷积：如何成为一个很厉害的神经网络

本文首发于：https://jizhi.im/blog/post/intuitive_explanation_cnn什么是卷积神经网络？又为什么很重要？卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, ConvNets or CNNs)是一种在图像识别与分类领域被证明特别有效的神经网络。卷积网络已经成功地识别人脸、物体、交通标志，应用在机器

2017-04-03 12:12:52 9885 1

原创增强学习入门之Q-Learning

“机器学习”的话题一直很火热，相关的概念也是层出不穷，为了不落后于时代，我们都还是要学习一个。第一次听到“增强学习”(Reinforcement Learning)的时候，我以为只是在“深度学习”的基础上又玩儿的新花样。后来稍微了解了一下，发现其实是完全不同的概念，当然它们并非互斥，反而可以组合，于是又有了“深度增强学习”(Deep Reinforcement Learning)。

2017-04-03 11:26:56 16176 4

集智-人工智能，机器学习