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在开始第一个机器学习项目之前就了解的那些事儿

当我们学习任何一个新的内容或遇到新的事情时,随着时间的推移,可能回过头来会发现,当时要是怎样结果又会怎样。身边很多人包括我自己在读完大学后,发现如果高中再努力一些或重新把大学时间利用好,人生的路途是不是能更顺利些……曾经听一位老师说过“青春就像这样,不管你怎样过都会过得一团糟”。事实上,大多数学生没有利用好时间是由于没有明确的方向。同理,对于新入职的员工而言,有一个师父在平时的工作中以他过来人的经验引导一下,新员工的发展也会更顺利些。那么对于学习机器学习而言,这里有一份过来人的经验分享清单,希望这个清单能够帮助那些正在学习机器学习的相关人员少走一些弯路,节约一些时间。 这份清单主要是包含一些关于构建机器学习工作流以及Apache Spark相关的具体内容。 预测是困难的 对于任何未知的事情,很难对其做出一个准确的时间预测,但我们会朝着目

Python神经网络是这样识别手写字符哒?

​ 点击关注异步图书,置顶公众号 每天与你分享 IT好书 技术干货 职场知识 ​ ​参与文末话题讨论,每日赠送异步图书 ——异步小编 当谷歌的AlphaGo战胜了人类顶级棋手,人工智能开始更多进入大众视野。而谷歌AI教父认为:“AlphaGo有直觉神经网络已接近大脑”。 千百年来,人类试图了解智能的机制,并将它复制到思维机器上。而从不满足于让机械或电子设备帮助做一些简单的任务,例如,使用燧石打火,使用滑轮吊起沉重的岩石,使用计算器做算术。 相反,我们希望能够自动化执行更具有挑战性、相对复杂的任务,如对相似的照片进行分组、从健康细胞中识别出病变细胞,甚至是来一盘优雅的国际象棋博弈。这些任务似乎需要人类的智能才能完成,或至少需要人类思维中的某种更深层次、更神秘的能力来完成,而在诸如计算器这样简单的机器中是找不到这种能力的。 具有类似人类智能的机器是一个如此诱人且强大的想法,我们的文化对它充满了幻想和恐惧,如斯坦利·库布里克导演的《2001: A Space Odyssey》中的HAL 9000(拥有巨大的能力却最终给人类带来了威胁)、动作片中疯狂的“终结者(Terminator)”机器人...

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