2019年上半年收集到的人工智能机器学习方向干货文章

2019年上半年收集到的人工智能机器学习方向干货文章


10种机器学习方法，掌握了就可以称霸朋友圈

人工智能常见算法简介

 机器学习中的最优化算法总结

最萌算法学习来啦，看不懂才怪！

The Next Step

人工智能的学习，需要学习哪些算法和数学知识呢？需要什么学历？

一文读懂机器学习项目的完整生命周期

80+机器学习数据集，还不快收藏

人工智能常见算法简介

目前最实用的机器学习算法，你认为是哪几种？

算法工程师必须要知道的8种常用算法思想

机器学习算法工程师的自我修养

机器学习中的方法技术与应用场景

这可能是最简单易懂的机器学习入门

小白机器学习基础算法学习必经之路

手把手实战机器学习系列: 随机森林

2019年度机器学习49个顶级工程汇总

人工智能之机器学习算法体系汇总

力荐 50 个最实用的免费机器学习数据集

机器学习的12大经验总结

干货 | 揭开对机器学习的七点误解

如何管理机器学习模型

【机器学习】【发展史】概览

机器深度学习的过程中盛传着7 个误解，我们来一一揭开

统计学和机器学习到底存在哪些联系和区别？

一文读懂自学机器学习的误区和陷阱（附学习资料）

机器学习基础-数据降维

机器学习中的数学基础（1）——向量和范数

【机器学习知识体系】- 机器学习问题的一般流程

改进AI/ML部署的5种方法

随机变量，概率密度及其统计量

谈谈机器学习与传统编程之间的区别

机器学习中的数学基础（2）——理解基、线性组合与向量空间

无监督学习：大数据带我们洞察现在，但小数据将带我们抵达未来

什么是无监督学习？概念、使用场景及常用算法详解

马尔科夫、最大熵、条件随机场

理解马尔可夫决策过程

马尔科夫链（Markov Chain），机器学习和人工智能的基石

了解机器学习回归的3种最常见的损失函数

机器学习 欧式距离及代码实现

机器学习之单变量线性回归

 线性代数投影法在线性回归中的应用

机器学习基础-数据降维

机器学习-贝叶斯分类器

机器学习——线性回归的原理，推导过程，源码，评价

干货 | 拒当调参师工程师：超参数搜索算法一览

机器学习（1）特征选择与特征抽取

机器学习系列 5：特征缩放

吴恩达的机器学习--矩阵运算

MIT、浙大等打造AutoML可视化工具：模型自选、超参数自调

机器学习系列 1：监督学习和无监督学习

机器学习系列14：偏差与方差

 清华刘洋基于深度学习的机器翻译突破知识整合、可解释和鲁棒性

批归一化和Dropout不能共存？这篇研究说可以

算法工程师的必备学习资料，《AI算法工程师手册》正式开源了

《百面机器学习》笔记-特征工程相关面试题

 k-means聚类算法原理与参数调优详解

高清图解：神经网络、机器学习、数据科学一网打尽|附PDF

微软开源可解释机器学习工具包lnterpretML

苹果、微软等巨头107道机器学习面试题

一文总览机器学习中各种【熵】的含义及本质

决策树剪枝策略

线性模型已退场，XGBoost时代早已来

为基于树的机器学习模型构建更好的建模数据集的10个小技巧！

机器不学习：浅显易懂！「高中数学」读懂梯度下降的数学原理

聚类分析算法

无监督机器学习中，最常见的聚类算法有哪些？

专栏 | 机器学习 - 最大似然估计

机器学习算法集锦：从贝叶斯到深度学习及各自优缺点

干货|全面理解无监督学习基础知识

图解梯度下降背后的数学原理

 机器学习：特征选择和降维实例

基于经典的机器学习k-means聚类算法实现对三通道图片的压缩操作

概率分布，先懂这6个

机器学习|最简单易懂的机器学习

2019年11个值得研究的Javascript机器学习库

 过拟合、欠拟合与正则化

机器学习的流程是怎样的呢？如何应用到实践中去呢？

通过随机森林的例子解释特征重要性

机器学习可解释性工具箱XAI

一文了解机器学习中的交叉熵

人工智能科普｜极大似然估计——机器学习重要知识点

理解马尔可夫决策过程

透彻理解高斯核函数背后的哲学思想与数学思想

 2019年用于机器学习的50个最佳公共数据集

 透彻理解半监督学习的重要思想及概率视角

 深入剖析机器学习中的统计思想

 利用随机森林来进行特征选择（Python代码实现）

机器学习基础：理解梯度下降本质「附Python代码」

干货｜机器学习-稀疏矩阵的处理

形象理解贝叶斯定理

机器学习实战第一步：特征选择与特征工程「附代码」

机器学习入门：一文让你快速了解机器学习

基于Kubernetes 的机器学习工作流

产品化机器学习的一些思考

「AI科技」机器学习算法之K-means算法原理及缺点改进思路

十分钟掌握多项式回归：非线性预测

深入理解支持向量机


分享一些阿里巴巴算法、数据工程师的笔试题以及答案

 揭秘人工智能面试内容：8家国际巨头机器学习面试题目整理

这份GitHub万星的机器学习算法面试大全请大家注意查收



2019-06-24 写于苏州市

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 人面猴
    序言：七十年代末，一起剥皮案震惊了整个滨河市，随后出现的几起案子，更是在滨河造成了极大的恐慌，老刑警刘岩，带你破解...
    沈念sama阅读 216,919评论 6赞 502
  • 死咒
    序言：滨河连续发生了三起死亡事件，死亡现场离奇诡异，居然都是意外死亡，警方通过查阅死者的电脑和手机，发现死者居然都...
    沈念sama阅读 92,567评论 3赞 392
  • 救了他两次的神仙让他今天三更去死
    文/潘晓璐 我一进店门，熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来，“玉大人，你说我怎么就摊上这事。” “怎么了？”我有些...
    开封第一讲书人阅读 163,316评论 0赞 353
  • 道士缉凶录：失踪的卖姜人
    文/不坏的土叔 我叫张陵，是天一观的道长。 经常有香客问我，道长，这世上最难降的妖魔是什么？ 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 58,294评论 1赞 292
  • 港岛之恋（遗憾婚礼）
    正文 为了忘掉前任，我火速办了婚礼，结果婚礼上，老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己，他们只是感情好，可当我...
    茶点故事阅读 67,318评论 6赞 390
  • 恶毒庶女顶嫁案：这布局不是一般人想出来的
    文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着，像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上，一...
    开封第一讲书人阅读 51,245评论 1赞 299
  • 城市分裂传说
    那天，我揣着相机与录音，去河边找鬼。 笑死，一个胖子当着我的面吹牛，可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播，决...
    沈念sama阅读 40,120评论 3赞 418
  • 双鸳鸯连环套：你想象不到人心有多黑
    文/苍兰香墨 我猛地睁开眼，长吁一口气：“原来是场噩梦啊……” “哼！你这毒妇竟也来了？” 一声冷哼从身侧响起，我...
    开封第一讲书人阅读 38,964评论 0赞 275
  • 万荣杀人案实录
    序言：老挝万荣一对情侣失踪，失踪者是张志新（化名）和其女友刘颖，没想到半个月后，有当地人在树林里发现了一具尸体，经...
    沈念sama阅读 45,376评论 1赞 313
  • 护林员之死
    正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡，尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 37,592评论 2赞 333
  • 白月光启示录
    正文 我和宋清朗相恋三年，在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 39,764评论 1赞 348
  • 活死人
    序言：一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡，死状恐怖，灵堂内的尸体忽然破棺而出，到底是诈尸还是另有隐情，我是刑警宁泽，带...
    沈念sama阅读 35,460评论 5赞 344
  • 日本核电站爆炸内幕
    正文 年R本政府宣布，位于F岛的核电站，受9级特大地震影响，放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜，却给世界环境...
    茶点故事阅读 41,070评论 3赞 327
  • 男人毒药：我在死后第九天来索命
    文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹，春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,697评论 0赞 22
  • 一桩弑父案，背后竟有这般阴谋
    文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至，却和暖如春，着一层夹袄步出监牢的瞬间，已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,846评论 1赞 269
  • 情欲美人皮
    我被黑心中介骗来泰国打工， 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留，地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 47,819评论 2赞 370
  • 代替公主和亲
    正文 我出身青楼，却偏偏与公主长得像，于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子，可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 44,665评论 2赞 354

推荐阅读更多精彩内容