分享

System.out.println("Hello world!");

现实世界中的各种现象几乎都包含空间、时间和属性三个基本特征。在机器学习、大数据分析、物联网和智慧城市的不断驱动下，时空数据来源和分析手段不断丰富。欢迎投稿关注Python与空间数据（遥感，GIS，Lidar等），时间数据（传感器监测，金融时间序列）及社交网络时空数据分析等等相关内容。

机器学习，数据挖掘，深度学习，自然语言处理交流。欢迎大家投稿。

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……

欢迎加入人工智能领域！

机器学习与计算机视觉

分享深度学习、机器学习、计算机视觉、模式识别、资源语言处理、推荐系统等领域的一些技术

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

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！

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

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。

机器学习算法关注机器学习，人工智能，数据挖掘，计算机视觉等相关领域的文章

深度学习框架

简书初学者