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盘点·GitHub最著名的20个Python机器学习项目
开源是技术创新和快速发展的核心。这篇文章向你展示Python机器学习开源项目以及在分析过程中发现的非常有趣的见解和趋势。
关于机器学习算法 你需要了解的东西(机器学习入门第二篇)
对学习算法进行分类是基于构建模型时所需的数据:数据是否需要包括输入和输出或仅仅是输入,需要多少个数据点以及何时收集数据。根据上述分类原则,可以分为4个主要的类别:监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。
自然语言理解-从规则到深度学习
自然语言理解是人工智能的核心难题之一,也是目前智能语音交互和人机对话的核心难题。之前写过一篇文章自然语言理解,介绍了当时NLU的系统方案,感兴趣的可以再翻一番,里面介绍过的一些内容不再赘述。本文详细讨论了自然语言理解的难点,并进一步针对自然语言理解的两个核心问题,详细介绍了规则方法和深度学习的应用。
动手实验 - TensorFlow和TensorBoard自然语言分析
动手实践是学习任何知识的有效途径之一。本文作者通过一个实际的例子让我们大家动手来用TensorFlow 和 TensorBoard两个强大的Python工具进行自然语言分析的应用。
AI工程师必读的10本ML读物(附PDF下载)
介绍 你嗜书如命却囊中羞涩?很多机器学习与数据科学书籍的价格都令人退避三舍。其实这也无可厚非,毕竟是作者呕心沥血、卧薪尝胆换来的硕果。 然而,这些作者中也不乏善良仁爱之士,将其作品无偿分享给他人。这对于那些有志成为数据科学家和AI工程师的人,似如获至宝。
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