欢迎大家赞助一杯啤酒🍺 我们准备了下酒菜：Formal mathematics/Isabelle/ML, Formal verification/Coq/Agda, C++/Erlang/Lisp
Machine learning
来自开放百科 - 灰狐
（版本间的差异）
小 (→图书) |
小 (→链接) |
||
| 第30行： | 第30行： | ||
*[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] | ||
| + | *[http://www.infoq.com/cn/articles/ask-yoshua-bengio 对话机器学习大神Yoshua Bengio（上）] | ||
| + | *[http://www.infoq.com/cn/articles/ask-yoshua-bengio-2 对话机器学习大神Yoshua Bengio（下）] | ||
[[category:machine learning]] | [[category:machine learning]] | ||
[[category:artificial intelligence]] | [[category:artificial intelligence]] | ||
2014年10月23日 (四) 12:09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
链接
分享您的观点
