
机器学习
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一粒菜鸟的学习日记
good good study day day up
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从决策树学习谈到贝叶斯分类算法、EM、HMM
最近在面试中,除了基础 & 算法 & 项目之外,经常被问到或被要求介绍和描述下自己所知道的几种分类或聚类算法(当然,这完全不代表你将来的面试中会遇到此类问题,只是因为我的简历上写了句:熟悉常见的聚类 & 分类算法而已),而我向来恨对一个东西只知其皮毛而不得深入,故写一个有关聚类 & 分类算法的系列文章以作为自己备试之用,甚至以备将来常常回顾思考。行文杂乱,但侥幸若能对读者起到一点帮助,则幸甚至哉转载 2017-06-12 21:55:33 · 569 阅读 · 0 评论 -
机器学习&数据挖掘笔记(常见面试之机器学习算法思想简单梳理)
前言: 找工作时(IT行业),除了常见的软件开发以外,机器学习岗位也可以当作是一个选择,不少计算机方向的研究生都会接触这个,如果你的研究方向是机器学习/数据挖掘之类,且又对其非常感兴趣的话,可以考虑考虑该岗位,毕竟在机器智能没达到人类水平之前,机器学习可以作为一种重要手段,而随着科技的不断发展,相信这方面的人才需求也会越来越大。 纵观IT行业的招聘岗位,机器学习之类的岗位还是挺少的,国内大点的公转载 2017-06-12 22:02:17 · 371 阅读 · 0 评论 -
机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 2)
机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 2) - tony的专栏 - 博客频道 - youkuaiyun.com 注:机器学习资料篇目一共500条,篇目二开始更新希望转载的朋友,你可以不用联系我.但是一定要保留原文转载 2017-07-04 10:45:20 · 1250 阅读 · 0 评论