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另 外，我一直相信在实践中学习才是真正掌握知识的唯一途径，虽然可能正在看这篇博文的您可能最初并不是打算亲自动手写一些宏，但是这我们不妨开始动手从实际 的书写和犯错中进行学习和挖掘，因为只有肌肉记忆和大

Python下的深度学习模块，采用python风格接口，基于CUDArray提供对Nvidia GPU的支持。 Features Pythonic programming interface based

深度学习架构-VGG 来自牛津大学的 VGG 网络（参见：Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition）是第一个在各个卷积层使用更小的

近年来，深度学习在语音、图像、自然语言处理等领域取得非常突出的成果，成了最引人注目的技术热点之一。美团点评这两年在深度学习方面也进行了一些探索，其中在自然语言处理领域，我们将深度学习技术应用于文本

人工智能无疑是计算机世界的前沿领域，而深度学习无疑又是人工智能的研究热点，那么现在都有哪些开源的深度学习工具，他们各自的优缺点又是什么呢？最近 zer0n 和 bamos 在GitHub上发表了一篇文章，对

不过我是一名商人。 在商言商 ，我对机器学习和人工智能（由于某种原因，我认为它是一样的——好吧，换句说法，过去认为是一样的）感到非常激动。我相信这就是未来，我完全想开发下一代应用了“机器学习”的产品，以此来统治世界。

算算时间，从开始到现在，做机器学习算法也将近八个月了。虽然还没有达到融会贯通的地步，但至少在熟悉了算法的流程后，我在算法的选择和创造能 力上有了不小的提升。实话说，机器学习很难，非常难，要做到完全了解

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到的大量的优质资讯信息进行学习吸收又非常的困难，所以特此做一个机器学习快讯专题，把平日遇到的优质文章整理罗列出来，等有时间或者遇到类似的问题的时候再看也是有益处的。 机器学习技术 12个用好朴素贝叶斯算法的小提示

微软宣布微软研究院已经在 GitHub 开源 他们的机器深度学习工具 CNTK（Computational Network Toolkit，即计算网络工具包），这些是微软在人工智能、机器学习领域多年的成果。 微软首席语音科学家黄学东称，CNTK

2015-2016 的机器学习平台开源大潮中，美国是当之无愧的引领者：无论是谷歌、亚马逊、微软、IBM 等互联网巨头，还是美国各大科研院所，为开源世界贡献了品类繁多的机器学习工具。这其中不乏华人的身影，比如开发出

前言：最初关注深度机器学习是听了NUS的汪晟博士关于深度机器学习平台SIGNA的介绍，当时就发现深度机器学习是人工智能的一个革新的进步。但是由于从事的云计算和大数据方向的工作，所以平时只是作为自己的兴

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DMLC深盟分布式深度机器学习开源平台解析 发表于2015-05-21 14:42| 7992次阅读| 来源《程序员》电子刊| 15 条评论| 作者李沐 陈天奇 王敏捷 余凯 张峥 DMLC深盟机器学习分布式深

1、C4.5 机器学习中，决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所

以前的机器学习似乎是阳春白雪，只有大公司和尖端高校实验室才能玩得转。有一群人，他们的梦想是使机器学习技术变得下里巴人，让人人都能用机器学习。他们分布在两类从事机器学习技术研发的公司： 提供机器学习技术平台

Python中最好的机器学习库

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