图源：搜狐新闻2020年的今天，没有听过“人工智能”这一概念的人应该不多了。以谷歌、百度为首的科技巨头在这一方向投入巨大，如今，人工智能已然***在我们生活的方方面面了。提到人工智能就无法不提“机器学习”这一相伴而生的概念了。早在多年前，谷歌工程主管雷·库兹韦尔就在进行“如何复制人类大脑的研究”。但是，在人工智能与机器学习方向上走得更加前沿的，是时任斯坦福大学人工智能实验室主任的吴恩达。图源：搜狐网
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2020-12-22 12:45:10
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来源：Pexels作为一名机器学习工程师，我使用Python已经一年多了。最近出于兴趣，我也开始学习C++。接触C++后，才意识到Python是多么容易和直观。我对Python与其他语言的不同之处及其工作机制愈加好奇。于是，本文诞生。本篇文章将尝试讨论Python的内部工作机制。来源：PexelsPython最初是GuidoVanRossum在业余时开发的一个项目，于1991年首次发布。作为一门通
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2020-12-22 12:41:52
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来源：blog.sinaPython是机器学习项目中最流行的语言，这点是毋庸置疑的。虽然像R语言、C++和Julia这样的程序语言有其特有的使用群体与用例，使它们经久不衰，但Python仍是使用最广泛的语言，并用于每个主要的机器学习框架中。然而，你能想象？在Cortex（将机器学习模型部署为API的开放源代码平台之一）代码库中，87.5%的代码都是使用GO编写。图源：CortexGitHubPyt
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2020-12-22 12:41:20
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你练习了很久，逐渐觉得编程变得得心应手，或许会觉得“这很简单嘛”，千万别大意，请牢记：编程其实很难。图源：unsplash在自己解决问题的时候，不合适的选择会使编程问题变得更加困难，如果没人指导你甚至都意识不到自己编程的方式是错误的。你或许曾为不能及时完成代码和重构而感到内疚，幸运的是，只要你愿意，纠正这些错误可以让你成为一个更好的程序员。成为一个伟大程序员的最好方法就是克服错误和问题，问题总会有
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2020-12-22 12:18:10
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重磅|吴恩达新书《MachineLearningYearning》最新版分享前言说起吴恩达（AndrwewNg），相信大家都不陌生了。吴恩达是斯坦福大学计算机科学系和电子工程系副教授，人工智能实验室主任，Coursera的联合创始人，14年加入BaiduIDL担任百度公司首席科学家。可以毫不夸张地说，吴恩达是致力于将人工智能大众化、普及化的领导者之一。笔者也是吴恩达机器学习、深度学习的受惠者。学习
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2020-12-22 11:55:15
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图源：unsplash学习是最好的投资，在B站最大的作用都变成学习之后，人们在互联网上学习什么都不稀奇了。没错，数据科学、人工智能和机器学习也是可以自学的。时间和金钱常常是人们打算学习一门新技能时面临的两大障碍，而自学是一门需要自律和投入才能掌握的艺术。掌握得当，能将学习很好地融入工作生活中。然而，学习数据科学、人工智能或机器学习的起步阶段是非常艰难的，自学取得良好进步的关键是按照自己的节奏学习。
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2020-12-22 11:47:50
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逻辑回归还能这样解？关于KernelLogisticRegression的详细解释1Soft-MarginSVMasRegularizedModel先复习一下我们已经介绍过的内容，我们最早开始讲了Hard-MarginPrimal的数学表达式，然后推导了Hard-MarginDual形式。后来，为了允许有错误点的存在（或者noise），也为了避免模型过于复杂化，造成过拟合，我们建立了Soft-Ma
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2020-12-22 11:43:58
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图源：unsplashPython可谓是当今世界上最受欢迎的编程语言之一了。它简单易懂，但功能强大，可以处理多种问题。无论处理网站后台，研发新游戏，分析公司数据，或者是创造机器学习模型，都可以通过Python来完成。三分钟热度对于学习Python同样适用，很多新手会在最初几天格外兴奋。他们会咨询与书籍、资源、注册课程、或其他事项相关的问题，他们立志在一两个月内成为一个新“吉多·范罗苏姆”。然而现实
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2020-12-22 11:42:38
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图源：unsplash过去的5年里，机器学习变得愈加容易，机器学习工具也正在变得愈加“平民化”。而与此同时，软件工程却比以往更复杂了。然而，这对于软件工程师来说是件好事，但对于机器学习（ML）专家来说则不然。原因何在？事实上，这是机器学习到软件工程，数据科学到数据分析发展的进程。机器学习工具正愈加“平民化”谷歌希望每个人都能接触到机器学习模型的训练，不论他们的技术知识如何。随着机器学习大众化，云服
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2020-12-22 11:42:06
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图源：pixabay作为一切科学的基础，数学在数据科学领域也占据着重要地位。如果你是一名数据科学爱好者，一定想过这些问题：·我可以在几乎没有数学背景的情况下，成为一名数据科学家吗？·在数据科学中，哪些基本的数学技能是重要的？有很多好用的包可以用来构建预测模型，或生成数据可视化。一些最常用的描述性分析和预测性分析包包括：Ggplot2、Matplotlib、Seaborn、Scikit-learn、
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2020-12-22 11:40:33
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