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- 2.03_理解回歸_最大似然函數(shù)
- 2.04_應用正太分布概率密度函數(shù)_對數(shù)總似然
- 2.05_推導出損失函數(shù)_推導出解析解
- 2.06_代碼實現(xiàn)解析解的方式求解_梯度下降法的開始_sklearn模塊使用線性回歸
- 3.01_梯度下降法思路_導函數(shù)有什么用
- 3.02_推導線性回歸損失函數(shù)導函數(shù)_以及代碼實現(xiàn)批量梯度下降
- 3.03_隨機梯度下降_及代碼實現(xiàn)_mini-batchGD_調(diào)整學習率
- 3.04_梯度下降做歸一化的必要性
- 3.05_最大值最小值歸一化_sklearn官網(wǎng)介紹_防止過擬合W越少越小
- 3.06_過擬合的總結
- 3.07_嶺回歸_以及代碼調(diào)用
- 4.01_Lasso_ElasticNet_PolynomialFeatures
- 4.02_多項式回歸代碼_保險案例數(shù)據(jù)說明
- 4.03_相關系數(shù)_邏輯回歸介紹
- 4.04_邏輯回歸的損失函數(shù)_交叉熵_邏輯回歸對比多元線性回歸
- 4.05_邏輯回歸sklearn處理鳶尾花數(shù)據(jù)集
- 4.06_邏輯回歸多分類轉成多個二分類詳解
- 5.01_理解維度_音樂分類器數(shù)據(jù)介紹 更多免費資源干貨請關注微信公眾號【希望星選】
- 5.02_傅里葉變化原理_傅里葉代碼應用_傅里葉優(yōu)缺點 更多免費資源干貨請關注微信公眾號【希望星選】
- 5.03_邏輯回歸訓練音樂分類器代碼_測試代碼 更多免費資源干貨請關注微信公眾號【希望星選】
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- 5.06_神經(jīng)網(wǎng)絡案例_sklearn_concrete 更多免費資源干貨請關注微信公眾號【希望星選】
- 6.00_機器學習有監(jiān)督無監(jiān)督
- 6.01_邏輯回歸多分類圖示理解_邏輯回歸和Softmax區(qū)別
- 6.02_Softmax圖示詳解_梯度下降法整體調(diào)參【尚學堂·百戰(zhàn)程序員】
- 6.03_評估指標_K折交叉驗證
- 6.04_決策樹介紹
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- 6.06_決策樹_隨機森林_sklearn代碼調(diào)用
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- 9.04_tensorflow來代碼實現(xiàn)線性回歸_梯度下降優(yōu)化
- 10.01_placeholder代碼詳解_TF構建Softmax回歸計算圖
- 10.02_TF對Softmax回歸訓練_評估代碼實現(xiàn)
- 10.03_TF的模型持久化_重新加載
- 10.04_模塊化
- 11.01_深度學習DNN是什么_如果使用TensorFlow自己實現(xiàn)Layer來構建兩個隱藏層的DNN計算圖
- 11.02_TF訓練2層DNN來進行手寫數(shù)字識別
- 12.01_TensorBoard代碼
- 12.02_TensorBoard啟動以及頁面
- 13.01_卷積1個通道的計算__垂直水平fiter圖片
- 13.01_圖釋對比原始圖片和卷積FeatureMap
- 13.02_三通道卷積_池化層的意思
- 13.03_CNN架構圖LeNet5架構
- 13.04_CNN來對MNIST進行圖片識別代碼實現(xiàn)
- 13.05_TF使用CNN來做Cifar10數(shù)據(jù)集分類任務
- 14.01_解決梯度消失的三個思路 更多免費資源干貨請關注微信公眾號【希望星選】
- 14.02_反向傳播計算W對應的梯度 更多免費資源干貨請關注微信公眾號【希望星選】
- 14.03_AlexNet五層卷積benchmark代碼實現(xiàn) 更多免費資源干貨請關注微信公眾號【希望星選】
- 15.01_Keras開篇
- 15.02_Keras構建模型_Keras使用MNIST數(shù)據(jù)集訓練CNN
- 15.03_Keras調(diào)用VGG16來訓練
- 15.04_深度學習更種優(yōu)化算法
十年前，人工智能還是個除學術界外并不為人知的領域。這十年里，人工智能的發(fā)展速度令人瞠目結舌。從硅谷到北京的科技公司正在賭一切，風險投資家正在為其研究和開發(fā)擲下重金，眾多人工智能的創(chuàng)業(yè)公司正在逐漸形成，并得到多方融資。想學人工智能當然還是要看人工智能開發(fā)培訓課程排名。
人工智能這項技術是由人類自己創(chuàng)造出來的，它確實是存在的而并不是任何
“虛構”的東西。然而，隨著它的發(fā)展，我擔心的是人們對于人工智能的過度追逐和熱捧將會影響我們的判斷力。
我們創(chuàng)造這樣一個用來模擬人類行為并影響人類未來生活方式的技術，當然希望它能夠在現(xiàn)實世界中發(fā)揮積極的作用，也希望它能夠以人類的需求為指導。
從80年代開始，人工智能已經(jīng)是我們國家科技計劃的一個研究內(nèi)容。這些年來經(jīng)過長期的積累和信息化、數(shù)字化、軟件硬件這方面的發(fā)展，越來越多地應用到經(jīng)濟社會的發(fā)展之中。
數(shù)據(jù)顯示，國內(nèi)人工智能相關崗位，應屆生的起薪基本都在12.5k/月以上，如果不考慮期權、股權激勵等因素，BAT級人工智能算法工程師的年薪在30萬元到50萬元之間。一般工作3年以上的人工智能算法工程師年薪很高可達80萬元，基本實現(xiàn)薪酬翻番。
而在創(chuàng)業(yè)型公司，因為缺乏競爭力，人
