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在 codelab 项目中，你将学习如何构建并训练出能够识别手写数字的神经网络。在这过程中，当这个神经网络的准确度提升至 99％时，你还会发现深度学习专业人士用来有效训练模型的贸易工具。 这个

代，作为一个有理想有追求的程序员，不懂深度学习（Deep Learning）这个超热的技术，会不会感觉马上就out了？ 现在救命稻草来了，《零基础入门深度学习》系列文章旨在讲帮助爱编程的你从零基础

Google 开源了新一代深度学习引擎 TensorFlow 。本文解释了一些 TF 里面我觉得可以从系统方面值得看的地方。 编程模型 TF 目前的编程模型是符号编程 (symbolic computation)

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》

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文，你可以更好的理解计算机视觉是怎么一回事，同时对机器学习是如何随着时间缓慢发展的也有个直观的认识。 以下为正文： 本文我们来关注下三个非常相关的概念（深度学习、机器学习和模式识别），以及他们

DeepDetect是C++实现的基于外部机器学习/深度学习库（目前是Caffe）的API。给出了图片训练（ILSVRC）和文本训练（基于字的情感分析，NIPS15）的样例，以及根据图片标签索引到El

摘要：机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。这里我们将为您总结一下常见的机器学习算法，以供您在工作和学习中参考。 【编者按】机器学习的算法很

摘要 ： 深度学习可以完成需要高度抽象特征的人工智能任务，如语音识别、图像识别和检索、自然语言理解等。深层模型是包含多个隐藏层的人工神经网络，多层非线性结 构使其具备强大的特征表达能力和对复杂任务建模

这项机器学习技术为计算机视觉、语音识别和自然语言处理带来了巨大的、激动人心的进步。你可能已经听过它另一个更加通俗友好的名字——深度学习。 几乎没有人比54岁的Yann LeCun更能与深度学习紧密地

MIT一牛人对数学在机器学习中的作用给的评述，写得很实际 机器学习和计算机视觉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enj

Services 开发机器学习解决方案提升现有的预测算法并不是一件容易的事情。这需要大量的工作来保证其正确性，包括清除数据、建立基础结构、测试和再测试模型以及最终部署算法。 这里有六种机器学习服务，它们可以帮助你减少部署机器学习解决方案的痛苦。

计算机网络通俗地讲就是由多台计算机（或其它计算机网络设备）通过传输介质和软件物理（或逻辑）连接在一起组成的。总的来说计算机网络的组成基本上包括：计算机、网络操作系统、传输介质（可以是有形的，也可以是无形的，如无线网络的传输介质就是空气）以及相应的应用软件四部分。<br> 　　要学习网络，首先就要了解目前的主要网络类型，分清哪些是我们初级学者必须掌握的，哪些是目前的主流网络类型。<br> 　　虽然网络类型的划分标准各种各样，但是从地理范围划分是一种大家都认可的通用网络划分标准。按这种标准可以把各种网络类型划分为局域网、城域网、广域网和互联网四种。局域网一般来说只能是一个较小区域内，城域网是不同地区的网络互联，不过在此要说明的一点就是这里的网络划分并没有严格意义上地理范围的区分，只能是一个定性的概念。下面简要介绍这几种计算机网络。

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第7章 　计算学习理论 本章理论地刻画了若干类型的机器学习问题中的困难，和若干类型的机器学习算法的能力。该理论致力于回答如下的问题：“在什么样的条件下成功的学习是可能的？”以及“在什么条件下一特定的

近日，外媒 KDnuggets 刊登了一篇机器学习与网络安全相关的资料大汇总，文中列出了相关数据源的获取途径，优秀的论文和书籍，以及丰富的教程。大部分都是作者在日常工作和学习中亲自使用并认为值得安利的纯干货，雷锋网现编译总结如下。

用先进的深度学习来做这件事。深度学习能让机器通过消化大量数据来学习。 斯坦福大学的Chris Piech和他的团队将140万个数学问题的学生答案和分数输入系统。这些数据都来自于一个在线学习平台——可汗学院（Khan

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