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Machine learning
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*[https://github.com/CamDavidsonPilon/Probabilistic-Programming-and-Bayesian-Methods-for-Hackers 《概率编程和贝叶斯方法实践》] [http://nbviewer.ipython.org/github/CamDavidsonPilon/Probabilistic-Programming-and-Bayesian-Methods-for-Hackers/tree/master/ @nbviewer] [http://book.huihoo.com/probabilistic-programming-and-bayesian-methods-for-hackers/ @huihoo] | *[https://github.com/CamDavidsonPilon/Probabilistic-Programming-and-Bayesian-Methods-for-Hackers 《概率编程和贝叶斯方法实践》] [http://nbviewer.ipython.org/github/CamDavidsonPilon/Probabilistic-Programming-and-Bayesian-Methods-for-Hackers/tree/master/ @nbviewer] [http://book.huihoo.com/probabilistic-programming-and-bayesian-methods-for-hackers/ @huihoo] | ||
− | == | + | ==课程== |
+ | *[https://class.coursera.org/neuralnets-2012-001 Neural Networks for Machine Learning] by Geoffrey Hinton | ||
*[http://v.163.com/special/opencourse/machinelearning.html 斯坦福大学公开课 :机器学习课程] | *[http://v.163.com/special/opencourse/machinelearning.html 斯坦福大学公开课 :机器学习课程] | ||
*[https://www.coursera.org/course/ml Stanford机器学习] | *[https://www.coursera.org/course/ml Stanford机器学习] | ||
*[http://docs.huihoo.com/machine-learning/stanford-machine-learning-coursenotes/ Stanford Machine Learning Course notes] | *[http://docs.huihoo.com/machine-learning/stanford-machine-learning-coursenotes/ Stanford Machine Learning Course notes] | ||
*[http://v.163.com/special/opencourse/learningfromdata.html 加州理工学院公开课:机器学习与数据挖掘] | *[http://v.163.com/special/opencourse/learningfromdata.html 加州理工学院公开课:机器学习与数据挖掘] | ||
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+ | ==链接== | ||
*[http://docs.huihoo.com/machine-learning/ 机器学习开放文档] | *[http://docs.huihoo.com/machine-learning/ 机器学习开放文档] | ||
*[https://github.com/showcases/machine-learning Machine learning @ GitHub] | *[https://github.com/showcases/machine-learning Machine learning @ GitHub] |
2014年10月23日 (四) 12:52的版本
您可以在Wikipedia上了解到此条目的英文信息 Machine learning Thanks, Wikipedia. |
machine learning 机器学习
机器学习是人工智能研究领域中的一个极其重要的方向。在现今大数据时代的背景下,捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式,使得这一过去为分析师与数学家所专属的研究领域越来越为人们瞩目。
目录 |
项目
文档
- Deep Learning for Natural Language Processing and Related Applications
- Sibyl: 来自Google的大规模机器学习系统
- 百度:广告数据上的大规模机器学习
图书
- 《Introduction to Machine Learning》
- 《机器学习导论(原书第2版)》
- 《机器学习实践指南 案例应用解析》
- 《概率编程和贝叶斯方法实践》 @nbviewer @huihoo
课程
- Neural Networks for Machine Learning by Geoffrey Hinton
- 斯坦福大学公开课 :机器学习课程
- Stanford机器学习
- Stanford Machine Learning Course notes
- 加州理工学院公开课:机器学习与数据挖掘
链接
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