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国学即中国固有的学术，而传统文化是指中国传统社会，中华民族的整体生活方式和价值系统，其精神学术层面，包括知识、信仰、艺术、宗教、哲学、法律、道德等。本专题收录与国学及传统文化相关的讨论及思考，欢迎各位朋友投稿。   【国学与传统文化专题投稿须知】  1、题材：本专题收录古诗词、古文、曲赋、民族音乐、民族戏剧、民间曲艺、国画、书法、对联、灯谜、射覆、酒令、歇后语等； 2、原创：所有投稿作品，必须为原创； 3、标点：行文若使用了标点符号，须全文规范； 4、排版：整洁有序，不能乱七八糟；配图相宜，不宜过多且最好与内容相符；断行适当，空格间隙不要太大；格式相符，诗有诗的讲究，词有词的分寸；  5、禁令：请勿密集投稿，不得在文中出现一切广告、公众号、二维码、带水印的图片、外链网址，污秽之语，如违规则一律拒稿，屡教不改者，本专题将永远拉黑。  投稿指南：http://www.jianshu.com/p/29ffcb15d6ab

Hi，很高兴在@IT·互联网专题遇见你。 收录范围：收录IT&互联网行业观察与思考，数码产品极客体验分析等类型文章 投稿须知：https://www.jianshu.com/p/4edc76104c27 专题主编：@若锦 https://www.jianshu.com/u/e4c63b354a77 官方社群：可联系添加 @若锦 加入专题官方社群交流、学习，添加时备注简书ID。

专注机器学习和数据分析，Python、R、Ruby、MATLAB、Mathematica。

该专题是机器学习、推荐系统和自然语言处理、深度学习相关算法学习记录，用通俗的语言去理解算法，去朴实的文字记录每次前行，每个算法力争说清缘由，且尝试实现或者使用开源库进行。机器学习忍者在路上……

机器学习与计算机视觉

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机器学习(Machine Learning，ML)是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。数据挖掘是从海量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。数据挖掘中用到了大量的机器学习界提供的数据分析技术和数据库界提供的数据管理技术，机器学习是数据挖掘的一个重要的工具。机器学习交流群：613944735

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本专题招募管理员，有意向请简信私聊，谢谢！ 用来分享机器学习，深度学习，神经网络，计算机视觉等领域的一些技术。 Machine Learning 学习资料：http://www.jianshu.com/p/e0238db24973 相关参考： 1. [Coursera - Machine Learning by Andrew Ng]：https://www.coursera.org/learn/machine-learning 2. [ Stanford CS231n Course]：http://cs231n.github.io/ 课程整理：http://www.jianshu.com/p/182baeb82c71 3. [深度学习与神经网络(英文原版)]：http://neuralnetworksanddeeplearning.com/ [GitBook同步链接]：https://www.gitbook.com/book/tigerneil/neural-networks-and-deep-learning-zh/details 4. [UFLDL教程]：http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL%E6%95%99%E7%A8%8B （中文） http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial （英文） 5. [Deep Learning - An MIT Press book]：http://www.deeplearningbook.org/ 6. [Neural Network Playground]： http://playground.tensorflow.org/ 7. [A Guide to Deep Learning]： http://www.jianshu.com/p/6752a8845d01 8. [知乎“机器学习”专栏]： https://www.zhihu.com/collection/108812637 9. [How do Convolutional Neural Networks work?] http://www.jianshu.com/p/fe428f0b32c1 …… 希望大家可以相互交流，相互学习！

使用Python语言，及其在因特网信息数据获取（爬虫）和数据挖掘、机器学习上的应用。也包含python的基本使用。