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机器学习:入门方法与学习路径 (附资料)

◆◆◆ 1. 引言 也许你和这个叫『机器学习』的家伙一点也不熟,但是你举起iphone手机拍照的时候,早已习惯它帮你框出人脸;也自然而然点开今日头条推给你的新闻;也习惯逛淘宝点了找相似之后货比三家;亦或喜闻乐见微软的年龄识别网站结果刷爆朋友圈。恩,这些功能的核心算法就是机器学习领域的内容。 套用一下大神们对机器学习的定义,机器学习研究的是计算机怎样模拟人类的学习行为,以获取新的知识或技能,并重新组织已有的知识结构使之不断改善自身。简单一点说,就是计算机从数据中学习出规律和模式,以应用在新数据上做预测的任务。近年来互联网数据大爆炸,数据的丰富度和覆盖面远远超出人工可以观察和总结的范畴,而机器学习的算法能指引计算机在海量数据中,挖掘出有用的价值,也使得无数学习者为之着迷。 但是越说越觉得机器学习有距离感,云里雾里高深莫测,我们不是专家,但

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昨日,极客公园创新大会在北京开幕,百度深度学习研究院(IDL)副院长余凯发表演讲,阐述大数据时代,人工智能与深度学习的发展。 以下是余凯的演讲实录: 各位朋友早上好!在我的演讲之前,先给大家看一段有趣的视频。大家看这辆车开进我们会场,正从我的左侧往右侧开过来,上面没有人,它自平衡行走,看起来有点诡异。为什么我们会做这样有趣的自行车?它是真正的自行车,以前的自行车不是自己行走的。为什么做这个事情,这个就涉及到我今天演讲的话题,就是百度大脑所思考的人机关系。 大家可能会好奇,什么是人工智能?这是一个很严肃的学术话题,今天这个会场我想我们抱着对科技的热情,不需要那么严肃,大家跟我一样是科技的粉丝,看过这样的电影,这个小机器人,它具有相当高的智能。首先这个小机器人具有感知的能力,他有眼睛,可以感知这个环境:哪个地方是路,哪个地方是障碍。 感知的基

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