2统计学习方法(李航) 李航博士的统计学习方法是非常经典，数学公式推导严谨，语言精炼的机器学习书籍，具备了一定的数学分析基础的同学，并且想快速了解机器学习的经典算法的话，也是非常值得一读。...3PRML 好的机器学习的书，其最大的作用就是让你知道为什么会有这样的方法，为什么会有这样的模型，它背后的灵感和动机是什么。...本书全面论述了算法的内容，从一定深度上涵盖了算法的诸多方面，同时其讲授和分析方法又兼顾了各个层次读者的接受能力。各章内容自成体系，可作为独立单元学习。...里头还说到了强化学习... 以上精选的6本算法和机器学习，深度学习的书籍，欢迎留言和交流。...如需下载这6本书的完整电子版 更多干货： 算法channel关键词和文章索引 深度学习|大师之作，必是精品 SQL|语句执行逻辑 机器学习|PageRank算法原理 冒泡排序到快速排序做的那些优化
《终极算法》一书大胆设想了一个改变机器学习模式，最终会改变我们生活的”终极算法"。Pedro Domingos 说，如果这个算法真的存在，那么它应该可以获得所有知识，无论过去、现在还是将来的。...他举例说，大脑皮质就是一个“具备学习能力的”算法模型：神经科学家们认为，大脑皮质其实是在不断重复执行一个算法，无论调整到视觉、听觉、还是触觉的模式。...这就要看终极算法什么时候能够出现了”。 机器学习对于政治和战争形式的改变，可能会对世界产生更深远的影响。先说政治。2012年的总统大选，奥巴马之所以击败罗姆尼的一个重要原因是使用了机器学习技术。...我在想，其实还可以有这样一本书：在理解大量科技事实的基础上，推导出对未来的深刻洞见。它可以给那些偷懒的读者提供一个更广的视角，让他们了解未来可能会发生什么。...如果有人能够借D教授的灵感去写这样一本书，那将是给我们带来更大的福音。 River，现任能源化工领域研究员，探索方向：智能制造”
首先，确切地说，这是一本“伴侣书” 类似于咖啡伴侣一样，这本书是周志华教授的“西瓜书”——《机器学习》的伴侣书，它也有一个可爱的名字 ——“南瓜书”....“南瓜书”对“西瓜书”中的公式进行了解析，并补充了必要的推导过程；在推导公式的过程中有时候会需要一些先验知识，编著者也进行了必要的补充. 上述做法对学习机器学习时“知其然”并“知其所以然”非常重要....最后，这是一本完全根据学习经历编著而成的书 也就是说，这本书完全从读者学习的角度出发，分享编著者在学习中遇到的“坑”以及跳过这个“坑”的方法，这对初学者来说是非常宝贵的经验，也特别能够引起他们的共鸣....这是一本与众不同的书。首先，这是一本“伴侣书”。类似于咖啡伴侣一样，这本书是周志华教授的“西瓜书”——《机器学习》的伴侣书，它也有一个可爱的名字——“南瓜书”。...推几个公式之后，相信读者会从中感觉到没有体验过的乐趣. 内容简介： 周志华老师的《机器学习》（俗称“西瓜书”）是机器学习领域的经典入门教材之一。
作者：徐晗曦 原文：写给大家看的机器学习书（第三篇） https://zhuanlan.zhihu.com/p/25358695 前文： 【Part1】什么是机器学习？机器学到的到底是什么？...这一篇，我们要具体地讲一个学习算法，把它用在有好货这个场景，看看这个算法到底是怎么样从用户日志中寻找规律，学得模型的。...学习PLA的重点应该放在理解PLA算法的第三步，理解PLA之所以被设计成这样，背后的含义其实朴素又直观。 然后，我们将讨论学习算法两个很重要的问题——学习算法能最终停止并学到东西吗？...如果能，学习算法需要运行多久呢？这时我们将惊讶于经典PLA的两点性质： 算法可能永远也无法运行结束，会迷失在茫茫的训练数据中永远找不到出口。...再次感谢您的阅读，这里是《写给大家看的机器学习书》，希望我有把事情说清楚，有任何疑惑或者问题，欢迎留言。 祝开心 ：）----
AI框架的目的神经网络是机器学习技术中一类具体算法分枝，通过堆叠基本处理单元形成宽度和深度，构建出一个带拓扑结构的高度复杂的非凸函数，对蕴含在各类数据分布中的统计规律进行拟合。...相比之下，神经网络方法能够通过调节构成网络使用的处理单元，处理单元之间的堆叠方式，以及网络的学习算法，用一种较为统一的算法设计视角解决各类应用任务，很大程度上减轻了机器学习算法设计的选择困难。...提供直观的模型构建方式，简洁的神经网络计算编程语言：使用易用的编程接口，用高层次语义描述出各类主流深度学习模型和训练算法。...第一代AI框架第一代 AI 框架在时间上主要是在 2010 年前，面向需要解决问题有：1）机器学习 ML 中缺乏统一的算法库，2）提供稳定和统一的神经网络 NN 定义。...其对应的AI框架框架其实广义上并不能称为 AI 框架，更多的是对机器学习中的算法进行了统一的封装，并在一定程度上提供了少量的神经网络模型算法和API的定义。
、C语言畅销书作者Guy Steele倾情推荐 算法的艺术和数学的智慧在本书中得到了完美体现，书中总结了大量高效、优雅和奇妙的算法，并从数学角度剖析了其背后的原理 【读者评价】 “这是第一本宣称能讲解计算机算法隐晦细节的书...—— Joshua Bloch “初看本书书名时，我想，这是教人怎么入侵计算机系统的书吗？不太可能吧。嗯，那就肯定是一本编程小技巧的集锦。...第二版新增了两个大主题，并用数十个小技巧丰富了本书内容，其中有个小绝招是如何在不溢出的情况下求两数均值，我写二分查找算法时直接就把这条拿来用了。这真是本令算法爱好者开怀畅读的书啊！”...学习了这些技术，程序员就可写出优雅高效的软件，同时还能洞悉其中原理。这些技术极为实用，而且其问题本身又非常有趣，有时甚至像猜谜解谜一般，需要奇思妙想才行。...不计算商而直接求余数 扩充了与种群计数和前导0计数有关的知识 数组种群计数 执行压缩与扩展操作的新算法 LRU算法 浮点数与整数互化 估算浮点数的平方根倒数 一系列离散函数图像 各章均配有习题与参考答案
本书以问题解决式的方法讲解如何实际实现Python时间序列分析和建模的各种概念，从数据读取和预处理开始。...接下来，您将学习使用不同的开源包(如fbprophet、stats model和sklearn)进行单变量和多变量建模。...您还将深入了解用于预测问题的经典基于机器学习的回归模型，如randomForest、Xgboost和LightGBM。本书最后演示了用于时间序列预测的深度学习模型(lstm和ANN)的实现。...读完本书后，你将对时间序列及其在Python中的实现有一个基本的理解。 你将学到什么 使用Python实现时间序列分析中的各种技术。...利用统计建模方法，如AR(自回归)，MA(移动平均)，ARMA(自回归移动平均)和ARIMA(自回归综合移动平均)进行时间序列预测 理解时间序列预测的单变量和多变量模型 使用机器学习和深度学习技术(如GBM
来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟读完本书后，你将使用关键的强化学习算法来克服现实应用中的挑战，并成为强化学习研究社区的一员。...本书将帮助你掌握RL算法，并在构建自学习智能体时理解它们的实现。...从介绍强化学习环境中工作所需的工具、库和设置开始，本书涵盖了强化学习的构建模块，并深入研究了基于值的方法，如Q-learning和SARSA算法的应用。...您将学习如何使用Q学习和神经网络的组合来解决复杂问题。此外，在学习DDPG和TD3确定性算法之前，我们还将学习策略梯度方法TRPO和PPO，以提高性能和稳定性。...最后，你将学习探索方法，如UCB和UCB1，并开发一个名为ESBAS的元算法。 读完本书后，你将使用关键的强化学习算法来克服现实应用中的挑战，并成为强化学习研究社区的一员。
01 开始学习前 学习前需要先明确两个问题：是什么？怎么学？ 概括说就是：学习目标与学习计划。 首先你应该想一想你学习Java大数据开发的初衷是什么。...学习和掌握大数据相关技术也非一朝一夕之事，不可能一蹴而就，一般的培训课程只能达到入门级别的介绍和讲解，真正要学会并很好地运用大数据技术你还需要后续更深入的学习和大量的实践。...所以需要你一个良好的学习规划。...02 大数据学习建议 1、0基础小白从Java语言开始学习 当前的大数据技术主要是用 Java 实现的或者是基于 Java 的，想入行大数据，Java基础是必备的； 2、Java开发能力需要通过实际项目来锻炼...虽然Hadoop平台的内容比较多，但是不同组件之间的逻辑关系还是比较清晰的，学习起来也并不困难。 2、开发大数据应用。
这几本在Amazon上的排名都非常高，最近特别火的书。...第一本：《用Scikit-Learn和TensorFlow实践机器学习》（Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow: Concepts...Aurélien Géron Aurélien Géron畅谈如何让企业在现实世界产品里使用机器学习 第二本：《深度学习》（Deep Learning ） 这本书封面好漂亮，特意找了个高清图。...人称Mad Max的作者：Max Tegmark PS 机器学习入门的书，可以看这本： 《Introduction to Machine Learning with Python: A Guide
本文为笔者学习LangChain时对官方文档以及一系列资料进行一些总结～覆盖对Langchain的核心六大模块的理解与核心使用方法，全文篇幅较长，共计50000+字，可先码住辅助用于学习Langchain...如今各类AI模型层出不穷，百花齐放，大佬们开发的速度永远遥遥领先于学习者的学习速度。。为了解放生产力，不让应用层开发人员受限于各语言模型的生产部署中..LangChain横空出世界。...Langchain可以说是现阶段十分值得学习的一个AI架构，那么究竟它有什么魔法才会配享如此高的地位呢？会不会学习成本很高？不要担心！...Langchain虽然功能强大，但其实它就是一个为了提升构建LLM相关应用效率的一个工具，我们也可以将它理解成一个“说明书"，是的，只是一个“说明书”！...，二是将向量化后的数据存储到向量数据库中，常见比较好用的免费向量数据库有Meta的faiss、chrome的chromad以及lance。
Quicksort算法 快速排序（Quicksort）是基于“分治法”的高效排序算法。随机选择划分元素是避免最坏情况runtime好策略。...这个人可以使用他的私有密匙来创建数字签名，从而显示消息的真实性。 二分搜素算法 二分搜素算法（Binary search）是一种用于在有序数组中查找某个值的位置的快速搜索算法。...graph scan算法 graph scan算法遍历图中所有可到达的节点。它的行为可以通过插入不同的数据结构来改变：使用无序集合导致随机搜索，使用堆栈产生深度优先搜索，使用队列产生广度优先搜索。...Fleury算法 Fleury算法，这是一种在图中求解欧拉路径的优雅方法——一次只通过每条边一次的路径。 注：IDEA是SándorP....它们最初是为不伦瑞克工业大学Sándor算法和数据结构讲座而创建，作者发布它们，希望它们能够用于各种背景的教学和学习。
Holy Lance 开源地址：https://github.com/Brant2005/Holy-Lance 特点：简单，高大上，像极了WIN10的任务管理器界面，亲和操作方便，详细信息，还可以测试...VPS性能 安装方式 下载php文件上传到vps，请不要改名，如果需要把文件改名要重新build，详情看github作者说的 需要解除禁用函数：exec exec_shell 国内节点 wget https...raw/master/dist/prober.php 后言 最近我迷上了原神+各种游戏，没有及时看了解主机圈和科技圈，，，而且垃圾评论真是泛滥，半个月没看，一个文章下刷了250个评论，而且IP是随时换的，
【下载地址】 《深度学习》由全球知名的三位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材。...全书的内容包括3个部分：第1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念，它们是深度学习的预备知识；第2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术；第3部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法，它们被公认为是深度学习未来的研究重点...《深度学习》适合各类读者阅读，包括相关专业的大学生或研究生，以及不具有机器学习或统计背景、但是想要快速补充深度学习知识，以便在实际产品或平台中应用的软件工程师。
PoseNet，第一行是原图，第二行是根据所估计的相机姿态做 3D 重建后的场景图，第三 行是原图和重建后的场景的重叠。...这里首先推荐一下 EPFL 的文章 LIFT （Learned Invariant Feature Transform ），通过深度神经网络学习图像中的特征点。...Deep Point-Based Tracking 来看看这牛逼闪闪的效果，提出来的点不多不少，准确的定位到了物体的每个角点，简直是强迫症的福音！ ? 图 5....，深度学习在 SLAM 这个问题上还没有完全取代传统方法的能力。...跳出 SLAM，说点题外话，利用深度强化学习来进行端对端的机器人导航，已经有了不错的结果。人类在环境中导航，不也是直接输入 image，输出 action 吗？
相信很多来这里的人和我第一次到这里一样，都是想找一种比较好的目标跟踪算法，或者想对目标跟踪这个领域有比较深入的了解，虽然这个问题是经典目标跟踪算法，但事实上，可能我们并不需要那些曾经辉煌但已被拍在沙滩上的...我比较关注目标跟踪中的相关滤波方向，接下来我帮您介绍下我所认识的目标跟踪，尤其是相关滤波类方法，分享一些我认为比较好的算法，顺便谈谈我的看法。...的结果，首先是29个tracker的速度和发表时间(标出了一些性能速度都比较好的算法)： ?...，区别仅在于跟踪算法对特征和在线机器学习的速度要求更高，检测范围和尺度更小而已。...一句话总结，别看那些五花八门的机器学习方法，那都是虚的，目标跟踪算法中特征才是最重要的（就是因为这篇文章我粉了WIN叔哈哈），以上就是最经典的三个高速算法，CSK, KCF/DCF和CN，推荐。
相信很多来这里的人和我第一次到这里一样，都是想找一种比较好的目标跟踪算法，或者想对目标跟踪这个领域有比较深入的了解，虽然这个问题是经典目标跟踪算法，但事实上，可能我们并不需要那些曾经辉煌但已被拍在沙滩上的...我比较关注目标跟踪中的相关滤波方向，接下来我帮您介绍下我所认识的目标跟踪，尤其是相关滤波类方法，分享一些我认为比较好的算法，顺便谈谈我的看法。...除了前面介绍的深度学习和相关滤波，还有结合object proposals(类物体区域检测)的EBT(http://t.cn/RXFDlt7)排第三，Mean-Shift类颜色算法ASMS是推荐实时算法...容易跟丢这个比较好理解，前面分析了相关滤波是模板类方法，如果目标快速变形，那基于HOG的梯度模板肯定就跟不上了，如果快速变色，那基于CN的颜色模板肯定也就跟不上了。...这就是接下来主要介绍的，2016年最NIUBILITY的目标跟踪算法之一Staple (直接让排在后面的一众深度学习算法怀疑人生)。
但是老王回家并没有做，而是去家里拿了一包盐，然后去找隔壁老李了，原来老王并不会做面，但是他知道隔壁老李会做，而且做得比较好吃。于是他把干面条和盐都交给了老李。...二、分析一个简单的拦截器 我们随便找一个拦截器 demo 分析一下，我们需要熟悉拦截器的具体操作，找到它代码流程上的一些特征，然后根据这些特征在Jadx中搜索反编译后的 Java 代码，去寻找某书实现添加...上面我们找到了三个特征，那么接下来我们通过 Jadx 的全局搜索功能，开始寻找某书 Retrofit的拦截器，进而找到 sign 等参数的实现。...反编译一个App，你会看到成千上万的类和方法，我们可以简单将这些类和方法分成“具体业务逻辑的代码”和“App架构和工具的代码”，前者的类名一般是包名.xxx，比如某书App包名为 com.xingin.xhs...原先反编译某书时占用6G左右内存，现在少了几乎一半。 ? 经过这一顿调教 ? 我们正式开始搜索拦截器相关的特征。
在这些帮助习主席理解人工智能的书中，作家Pedro Domingos 2015年出版的畅销书《终极算法》（《The Master Algorithm》）赫然在列。...Domingos是机器学习领域的专家，目前在华盛顿大学教授计算机科学。最近他在接受杂志采访时表示，当他看到习近平的书架上放着自己的书时，他“又喜又怕”。...中国拥有世界上一些最具价值的AI初创企业，例如旷视科技（Face++）和商汤科技（SenseTime）。 《终极算法》是一本机器学习入门书，它介绍了机器学习与人类日常生活的关系。...机器学习的进步更像是一场演化。正如微生物的发展速度远比人类更快，机器学习的发展也比人类快，但会到达一个阶段，在这个阶段上这些学习算法会变得太过复杂而不能快速演化。 也存在其他的危机。...任何希望了解 AI 和机器学习的人士都应该阅读一下 Pedro Domingos 的《终极算法》一书。
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