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- 10本深度学习（Deep Learning）入门书籍推荐 - 知乎
在当今数字化时代，深度学习（Deep Learning）是一场引领人工智能革命的浪潮，是机器学习领域的一场革命。它跨越了多个学科领域，包括计算机科学、数学、工程学、物理学等，深度学习技术正在以惊人的速度改变着我们的生活。从智能语音助手到自动驾驶汽车，从智能家居系统到医疗诊断，深度
- 10本机器学习入门书籍推荐 - 知乎
人工智能正在形成一股新的浪潮，它将从技术、经济、社会等各个层面改变我们的工作和生活方式。机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域。作为实现人工智能的重要技术，机器学习正在受到人工智能专家之外的更广泛人群的关注，今天本篇推荐10本机器学习入门书籍。 《漫画机器学习
- 学习机器学习应该看哪些书籍？ - 知乎
下面我推荐的书都是我自己看过的，有的书还翻来覆去看了好多遍，会有助于机器学习算法理解和提高编程能力。 1 机器学习 首先推荐的一本书的周志华的《机器学习》，网称西瓜书， 这是机器学习领域的经典入门教材之一，是一本大而全的书！
- 机器学习、深度学习和强化学习的关系和区别是什么？ - 知乎
有些人对深度学习有不同的定义，他们认为深度学习是更深层次的神经网络 (一种机器学习的技术)。 AI (Artificial Intel ligence)是创建于20世纪60年代的计算机科学的一个子领域，是关于解决那些对人类来讲非常容易但是对计算机而言很难的任务。
- 机器学习 - 知乎
何谓 “机器学习”，学界尚未有统一的定义。但有两个定义特别值得了解：一个来自卡内基梅隆大学的Tom Mitchell教授，一个来自Goodfellow、Bengio 和 Courville合著的经典“花书”《深度学习》。
- 机器学习 | CP张量分解 - 知乎
张量分解是机器学习中十分重要的一种方法，常用于各类多维数据或参数的建模，可视为矩阵分解的高阶形式。通常来说，张量分解能够获取多维数据（或参数）的低维模式（或结构），其经典形式包括Tucker分解和CP分解。本文将以动态系统重构为例，介绍如何对多维数据进行CP分解。本文内容来
- 机器学习该怎么入门？ - 知乎
今天我来谈谈对机器学习如何入门自己的理解。 1 放弃海量资料！ 没错，就是放弃海量资料！在我们想要入门机器学习的时候，往往会搜集很多资料，什么 xx学院机器学习内部资源、机器学习从入门到进阶百 G 资源、xx 人工智能教程，等等。很多时候我们拿着十几 G、几百 G 的学习资源，然后踏
- 常见的机器学习模型和算法 - 知乎
机器学习是人工智能的一个子领域，它使计算机能够从数据中学习并作出决策或预测。 这里，我会概述一些最常见的机器学习模型和算法，包括它们的基本概念和应用场景。 1 线性回归 (Linear Regression) 概述: 线性回归试图建立自变量和因变量之间的线性关系。
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