微软,google齐聚湖大

博主分享了作为志愿者参加微软工程院、微软研究院讲座及Google李开复湖大GoogleCamp开营的经历,并获得了纪念T恤与李开复签名。

昨天上午听了微软工程院和微软研究院的研发部的高级经理的讲座。晚上在体育馆参与google的李开复的湖大googlecamp的开营仪式。这种机遇恐怕在大学的短短4年里也顶多只有这一次了。

i'm a lucky dog....

当了googlecamp的志愿者混了件T-shirt和李开复的签名。。。

虽然自己对李开复没有太多的崇拜情节,但是这个签名却可以在那些开复的fans前炫耀一翻。。。。

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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