復旦大學吳立德《數值優化》、《深度學習》視訊教程

【1】復旦大學吳立德教授講授的《數值優化》 使用教材為Nocedal, Jorge, and Stephen Wright. Numerical optimization. Springer Science & Business Media, 2006. 吳老師沒有采用多媒體講授

復旦大學吳立德《深度學習》課程總結

對深度學習一直沒找到系統的中文資料，在優酷找到了吳立德老師2013年開的深度學習課程視訊。花三天簡單看了一下，做一個簡單總結，供沒看過的人士參考要不要看及要看哪幾集。此課程一共十四個課時 視訊地址：http://www.youku.com/playlist_show/id_

隨時更新———個人喜歡的關於模式識別、機器學習、推薦系統、圖像特征、深度學習、數值計算、目標跟蹤等方面個人主頁及博客

lam c++源代碼 for 閾值處理 mmc 閾值 align sources 回歸算法 目標檢測、識別、分類、特征點的提取David Lowe：Sift算法的發明者，天才。Rob Hess：sift的源代碼OpenSift的作者，個人主頁上有openSift的下載鏈接

深度學習視訊，吳恩達，CS231n，斯坦福，計算機視覺，牛津大學，xDeepMind ，自然語言處理，莫煩，Tensorflow

1. 吳恩達 最新深度學習視訊  網易雲課堂 http://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm 《深度學習筆記v5.32》 pdf下載 連結:https://pan.baidu.com/s/1m8c7OdCJJZ2

python數據可視化、數據挖掘、機器學習、深度學習 常用庫、IDE等

深度學習 貝葉斯 int clip plot 隨機森林 isp mean notebook 一、可視化方法 條形圖 餅圖 箱線圖(箱型圖) 氣泡圖 直方圖 核密度估計(KDE)圖 線面圖 網絡圖 散點圖 樹狀圖 小提琴圖 方形圖 三維圖

數據分析、數據挖掘、機器學習、神經網絡、深度學習和人工智能概念區別（入門級別）

新的 簡單 什麽 nbsp 駕駛 exce 小白 數學 未來 數據分析， 就是對數據進行分析， 得出一些結論性的內容， 用於決策。 分析什麽哪？ 根據分析現狀、 分析原因、 預測未來。 分析現狀和分析原因， 需要結合業務才能解釋清楚。 用到的技術比較簡單， 最簡單的數據分析

大數據、人工智能、機器學習、深度學習，這些到底在說什麽？

大數據 大數據學習 編程語言 大數據開發 1，大數據、人工智能、機器學習、深度學習的關系。 大數據，或者說大數據分析平臺，更具體一點就是大數據分析PaaS平臺，其實是一種針對需要處理海量數據統計分析的PaaS雲平臺。 大數據學習可以加群：199427210 如果你正在學習大數據 ，小編歡迎

讀懂人工智慧、機器學習、深度學習、大資料，自然語言處理……

從機器學習談起 　　在本篇文章中，我將對機器學習做個概要的介紹。本文的目的是能讓即便完全不瞭解機器學習的人也能瞭解機器學習，並且上手相關的實踐。這篇文件也算是EasyPR開發的番外篇，從這裡開始，必須對機器學習瞭解才能進一步介紹EasyPR的核心。當然，本文也面對一般讀者，不會

深度學習基礎--從傅立葉分析角度解讀深度學習的泛化能力

從傅立葉分析角度解讀深度學習的泛化能力   從論文《Training behavior of deep neural network in frequency domain》中可以得到以下結論：   頻率原則可以粗糙地表述成：DNN 在擬合目標函式的過程中，有從低頻到高頻的先後順序。  

神經網路、深度學習、人工智慧、智慧製造2018資料彙編(公號回覆“AI2018資料”下載PDF資料，歡迎轉發、讚賞支援科普)

神經網路、深度學習、人工智慧、智慧製造2018資料彙編(公號回覆“AI2018資料”下載PDF資料，歡迎轉發、讚賞支援科普) 秦隴紀 科學Sciences 今天 科學Sciences導讀：本文彙編五篇科普文章：一文讀懂神經網路；深度學習並非萬能：你需要避免這三個坑；2018年全球AI

python、機器學習、深度學習資源推薦

一、公眾號資源推薦——公眾號“勇敢AI” “勇敢AI”——一個專注於人工智慧的微信公眾平臺。 本人新開創了一個公眾號，經過長時間的積累，也積累了大量的資源，有眾多的福利與大家分享，希望有興趣的關注一下 福利如下： 1、海量電子書資源     &nbs

機器學習、深度學習開源資料集分享

轉自：機器學習演算法與Python學習 機器學習演算法與Python學習 微訊號guodongwei1991 功能介紹作為溝通學習的平臺，釋出機器學習與資料探勘、深度學習、Python實戰的前沿與動態，歡迎機器學習愛好者的加入，希望幫助你在AI領域更好的發展，期待與你相遇！ 今天

人工智慧、機器學習、深度學習、神經網路概念說明

首先要簡單區別幾個概念：人工智慧，機器學習，深度學習，神經網路。這幾個詞應該是出現的最為頻繁的，但是他們有什麼區別呢？ 人工智慧：人類通過直覺可以解決的問題，如：自然語言理解，影象識別，語音識別等，計算機很難解決，而人工智慧就是要解決這類問題。 機器學習：機器學習是一種能夠賦予機器學習的能力以此讓它完成直

機器學習、資料科學、人工智慧、深度學習和統計學之間的區別

機器學習、資料科學、人工智慧、深度學習和統計學之間的區別是什麼？   資料科學是個廣義的學科, Analytics data scientist(Type A)和Builder data scientist(Type B)有所不同，Type A Data Scientists

人工智慧和機器學習、深度學習的區別和聯絡

機器學習是一種實現人工智慧的方法，深度學習是一種實現機器學習的技術。 人工智慧 在1956年被提出，2012年之前一直飽受爭議，直到機器學習新演算法(深度學習)的出現，人工智慧迎來了大爆發。 人工智慧研究的分支有很多，包含：專家系統、機器學習、進化計算、模糊邏輯、計算機視覺、自然語言處理

關於機器學習、深度學習基礎概念的一些理解

首先，根據問題的背景，需要選擇合適的機器學習或深度學習演算法去求解，也就是說需要訓練出一個模型來，這個模型的實際訓練過程是：當確定了機器學習模型後，需要在訓練集上進行訓練確定其中的權重和偏差引數（使用梯度下降演算法最小化損失函式），使用訓練資料集來訓練模型的過程稱作為模型擬合，確定的是引

機器學習、監督學習、非監督學習、強化學習、深度學習、遷移學習

文章目錄 機器學習（machine learning） 監督學習（supervised learning） 非監督學習（unsupervised learning） 強化學習（reinforcement learning） 傳統

一、深度學習框架究竟是什麼？

前端html5、javascript、jquery、css基礎視訊教程+前端實戰教程+移動端開發實戰教程共500G左右

今天給大家分享的是大約500G左右的前端開發教程，包括100G左右的html5，javascript、jquery、css基礎教程和400G左右的前端實戰專案教程，學習程式設計重在實戰，因此我們整理的教程也是偏重與實戰專案，有了這套前端教程，你就能學遍前端任何知識，基礎教程中我們按照順序

10、深度學習框架Caffe學習與應用--訓練結果影象分析

一、觀察損失曲線：學習率  橫軸：輪。 縱軸：損失。  黃色：學習率太高；  藍色：學習率太低；  綠色：學習率高了；  紅色：學習率最好；  二、放大損失曲線：學習率、batch大小 沒有呈現線性：說明學習率低了。 下降太慢：說明學習率太高。 寬度