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通过简单的线性回归理解机器学习的基本原理

通过简单的线性回归理解机器学习的基本原理

在本文中，我将使用一个简单的线性回归模型来解释一些机器学习(ML)的基本原理。线性回归虽然不是机器学习中最强大的模型，但由于容易熟悉并且可解释性好，所以仍然被广泛使用。简单地说，线性回归用于估计连续或分类数据之间的线性关系。

使用TensorFlow动手实现的简单的股价预测模型

对人工智能、大数据和分析领域在2018年的九大预测

告别Python，用神经网络编写的软件走向2.0时代

吴恩达deeplearning.ai将于11月6日开放第四课，主讲卷积神经网络

在iOS11中使用Core ML 和TensorFlow对手势进行智能识别

在计算机科学中，手势识别是通过数学算法来识别人类手势的一个议题。用户可以使用简单的手势来控制或与设备交互，让计算机理解人类的行为。 这篇文章将带领你实现在你自己的应用中使用深度学习来识别复杂的手势，比如心形、复选标记或移动设备上的笑脸。

AI新技术：利用神经网络对图片进行超级压缩

像神经网络这样的数据驱动算法已席卷全球。他们最近的激增是由于硬件变得更加便宜也更加强大，同时也不缺乏大量的数据的支持。神经网络目前发展到“图像识别”，“自然语言理解”等认知任务，当然也仅限于此类任务。

成为机器学习工程师要知道的多种学习路径（附图）

用香蕉也能玩电脑游戏—Tensorflow对象检测接口的简单应用

GitHub项目：自然语言处理领域的相关干货整理

实践操作：六步教你如何用开源框架Tensorflow对象检测API构建一个玩具检测器

TensorFlow对象检测API是一个建立在TensorFlow之上的开源框架，可以轻松构建，训练和部署对象检测模型。 到目前为止，API的性能给我留下了深刻的印象。在这篇文章中，我将API的对象设定为一个可以运动的玩具。