机器学习及其应用

FANUC机器人应用 发那科机器人入门

机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。免费获取全套的视频版课程等学习资源，请关注公Z号：南方囡。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算...

主讲人：老K- 清华大学电子系学士、计算机系硕士- 硅谷科技公司研发主管- 上市公司CTO专辑目标：零基础入门机器学习适用人群：有志于与时俱进、提升自我、掘金智能时代的你讲述方式：在项目实践中掌握机器学习的基础理论、实现技术和常用工具专辑内容：覆盖图像分类、语音识别、机器翻译、智能推荐、游戏AI等应用领域

漫谈机器学习，听懂脉络，多加实践

【催眠神器】该音频仅供学(cui)习(mian)交流，严谨用于商业用途。注:1. 很多地方读的不标准(英语、公式等)。2. 很多地方有停顿/略过(当我不知道怎么读时)。3. 播讲质量随机，大概和心情愉悦度呈正相关。4. 随缘更新，半途而废是有极大可能的。

【内容】：利用碎片时间学习人工智能、机器学习的音频版本，注重实用性【时间】：每期10分钟左右，晚10点前更新【互动】：欢迎大家留言交流，提出建议意见

元学习起源于general AI，普适人工智能，目标是让机器学会学习，让机器变的更加智能，代替人类完成更多复杂变化的任务，一般将元学习视为深度学习模型的补充，用于提高模型的泛化能力，将模型更好的泛化到差别较大的任务中。通常使用预训练模型结合调参的...

主要就大数据、PySpark、机器学习和推荐系统进行讲解

繁花

课程主要就Aiops及特征工程，预测和分类问题，模型优化，聚类问题，异常检测问题，回归，决策树，集成算法-Bagging，模型调优，集成算法-Boosting，集成算法-Stacking，降维，聚类算法-Kmeans，聚类算法-DBSCAN，SVM，独立森林，配套实战案例与项目全部基...

本书基本上是从数据统计，数据指标理解，数据模型，聚类分类与机器学习，数据应用，大数据框架补充知识，已经扩展套讨论这样的角度来层层深入完成单位。排列组合与古典概型，统计与分布，信息论，多维向量空间，隐马尔可夫模型，关联分析，推荐算法，人工神经网络，用户画像，系统架构和调优

人类已经进入AI时代，每人都有必要了解AI，接受AI，拥抱AI。AI已经过了概念炒作的时代，是时候去了解AI如何在行业在企业落地应用的了。

1 机器学习基础   1.1 机器学习概述与分类   1.2 监督学习与无监督学习   1.3 模型评估与验证方法2 线性回归与逻辑回归   2.1 线性回归基本原理与实现   2.2 逻辑回归与分类问题   2.3 案例分析：房价预测与垃圾邮件分类3 决策树与随机森林  ...

理解自己与他人，是一种能力，是可以训练的。无论是马歇尔 ·卢森堡的“非暴力沟通”,还是 丹尼尔 ·戈尔曼的“情商”系列，都涉及这 样一个核心——当语言作为心智化能力的表现形式之一时，我 们应该如何应用。在生活中的每时每刻，我们都希望自己的所思...

我正在陆续的把作者的代码整理到以下页面，大家可以方便查看：http://weihuagu.ml/blog/machinelearningcode/机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向，在现今的大数据时代背景下，捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式，成为各行业求生存、...

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日常生活中，对于人的知觉、思考、行动等，追本溯源，最终都会落到记忆上来。如果头脑中没有知识和信息作为工具、材料，是不可能发挥规划能力与创造能力的。构思就是通过重组脑海中的记忆而产生的。如果没有良好而广博的记忆内容做基础，根本产生不了什么...