機器學習基礎

這本書深入淺出地介紹許多機器學習的概念及演算法，並且對於每個演算法都附有實作的程式範例，可以幫你了解實作上的細節，而非只是理論。本書兩百多頁的內容，各個章節的 ...

機器學習是一門開發演算法和統計模型的科學，這些算法和模型可以讓電腦系統根據模式和推理來執行任務，而不需要由人類輸入精確的指令。電腦系統使用機器學習演算法處理 ...

2017年11月9日 — 1、微積分（求導，極限，極值）和線性代數（矩陣表示、矩陣運算、特徵根、特徵向量）是基礎中的基礎，某篇圖像分割1w+引用的神文核心思想便就求解構造矩陣 ...

閱讀第1 至4 章，就能從程式設計師的角度瞭解機器學習的基礎知識。這本書的後半部則深入探討了電腦視覺、自然語言處理、生成深度學習等領域。如果您現在覺得這些主題艱澀難 ...

機器學習基礎概念 · 1.機器學習的簡介約11 分鐘 · 2.機器學習的技術種類約15 分鐘 · 3.機器學習可以做到的事約17 分鐘.

在這五門課程中，你將學到深度學習的基礎、瞭解如何打造類神經網路，並學習如何成功帶領機器學習專案，以及開創AI 事業。不僅可以掌握理論，還能一窺業界的應用情形。 查看 ...

機器學習是大多數新式人工智慧解決方案的基礎。 熟悉機器學習所基於的核心概念是了解人工智慧的重要基礎。

沒關係，本書就是為你設計的，帶你從基礎開始複習，搭配實務案例，讓你知道數學可以怎麼用。而且最重要的是「只教機器學習、深度學習用得到的數學，講清楚、才能吸收」， ...

若是想要精通機器學習，最重要的是可以了解機器學習的基礎數學和微積分，仔細讀了這本書覺得這本書將機器學習所需認識的二項氏定理、指數、對數、聯立方程式、邏輯函數、 ...

2018年7月23日 — 其他相關連結. 機器/深度學習-基礎數學篇(一):純量、向量、矩陣、矩陣運算、逆矩陣、矩陣轉置介紹 · 機器/深度學習-基礎數學(二):梯度下降法(gradient ...