写在前面

“人工智能”这几个字在最近几年已经在科技界耳熟能详,虽然他不是一门新的技术,但确实这几年发展迅速,并且成为潮流的技术,让人不得不产生极大的好奇与兴趣。

随后,我开始了解“机器学习”——对于人工智能的算法实现,了解了如果通过对于数据集的分析,并且通过构建相应的分类器,实现对于简单问题的预测,而通过sklearn,可以很快的构建自己的分类器,也了解了一些基础的算法,也不详细的赘述,这些也算是接触深度学习之前自己的一些探索。当然,在这过程中,得到最为重要的理念就是:用已有的训练集尽可能“泛化”出优秀的“决策面”,同时应该防止“过拟合”,然后对问题作出决策,判断。

开这个系列旨在记录自己在Udacity深度学习纳米基石学位课程中所学,以及自己的一些理解,期望自己能有耐心持续分享给大家。

除了我使用的优达学城外,大家也可以从其他免费渠道去学习相关知识:
机器学习(吴恩达)
深度学习(李弘毅)

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