算法工程师是伴随着人工智能火起来的一个领域。听着名字似乎门槛很高。但是，得益于Python生态下的包共享机制，机器模型构建的过程其实已经变得非常简单了，很多听起来牛逼的算法，其实根本不需要自己实现，甚至都不需要知道这些算法的具体原理。你只需要两步就能构建起自己的机器学习模型：明确你需要解决的问题是什么类型，以及知道解决该类型问题所对应的算法。从skicit-learn中调用相应的算法构建模型即可。是的！在机器学习领域，如果你只是抱着体验机器学习的心态，实现起来就是这么简单。第一步很好解决常见的问题类型只有三种：分类、回归、聚类。而明确具体问题对应的类型也很简单。比如，如果你需要通过输入数据得到一个类别变量，那就是分类问题。分成两类就是二分类问题，分成两类以上就是多分类问题。常见的有：判别一个邮件是否是垃圾邮件、根据图片分辩图片里的是猫还是狗等等。如果你需要通过输入数据得到一个具体的连续数值，那就是回归问题。比如：预测某个区域的房价等。常用的分类和回归算法算法有：SVM

神经网络是线性模块和非线性模块的巧妙排列。当聪明地选择并连接这些模块时，我们就得到了一个强大的工具来逼近任何一个数学函数，如一个能够借助非线性决策边界进行分类的神经网络。本文代码的如下：git

转自公众号丨数据STUDIO探索性数据分析是数据科学模型开发和数据集研究的重要组成部分之一。在拿到一个新数据集时首先就需要花费大量时间进行EDA来研究数据集中内在的信息。自动化的EDA

入住酒店阿姆斯特丹很小，我们很快就抵达了酒店。Booking很贴心地根据我们的人数给提供了两室一厅的公寓酒店，可以自己做饭。我们去超市买了水果牛奶面包和三文鱼，吃完就早早休息倒时差了。九.

Lightning和Keras集成。GitHub地址：https://github.com/Aimhubio/Aim推荐阅读（点击标题可跳转阅读）干货

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Visualizer的直观的算法可视化工具，在里面你可以自由选择自己想学习的算法，每个算法它都清晰描绘了其原理和运作过程。目前Algorithm

代码来源：https://github.com/GitHberChen/Fast-RCNN-Object-Detection-Pytorch/blob/master/README.ipynb

今天，红色石头特此将以前所有的原创文章整理出来，组成一个比较合理、完整的机器学习、深度学习的学习路线图，希望能够帮助到大家。

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第二部分主要介绍的是一些高级神经网络结构，包括：QRNN、自动编码器、深层分类器/深层回归器、U-Net、GANs

开源有益！这份资源列表应该能节约你不少找资料的时间，比较适合机器学习初学者，希望对你有所帮助！喜欢的话赶快收藏吧~

'''1.长度超过8位2.包括大小写字母.数字.其它符号,以上四种至少三种3.不能有相同长度超2的子串重复说明:长度超过2的子串'''#

https://livebook.manning.com/#!/book/grokking-deep-learning/brief-contents/v-12/

红色石头之前在某乎上回答“机器学习该怎么入门”这个问题的时候，曾经给入门学者提过一个建议，就是放弃海量资料。确实，资料不在多而在精！一份优秀的资料完全可以帮助我们快速地入门和进阶。

等。课程中也会有很多实操项目，帮助学生更好地应用自己学到的深度学习技术，解决真实世界问题。这些项目将涵盖医疗、自动驾驶、和自然语言处理等时髦领域，以及音乐生成等。

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涉及到深度学习的基础知识、神经网络构建，以及如何完成一个成功的机器学习项目。具体将涉及卷积网络，RNNs，LSTM，Adam，Dropout，BatchNorm，Xavier

scale)diff_orig.hist(np.ravel(output1),bins=100)diff_orig.set_title('Output

这一章主要介绍神经网络的基本概念和基础知识，包括神经网络前向传播、激活函数、反向传播以及神经网络模型的优化方法和超参数调试等等。总共涉及了

我们大部分人是如何查询和搜集深度学习相关论文的？绝大多数情况是根据关键字在谷歌、百度搜索。想寻找相关论文的复现代码又会去

https://towardsdatascience.com/6-concepts-of-andrew-ngs-book-machine-learning-yearning-abaf510579d4

Learning》，中文译为《神经网络与深度学习》。这是一本解释人工神经网络和深度学习背后核心思想的免费在线书籍。书籍在线地址：

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这本书最大的特色从理论上讲就是言简意赅，全书基本上没有太多复杂的数学公式推导，语言通俗易懂，很容易看得懂、看得下去。更重要的是每一个章节都配备了相应的实战代码，使用

https://github.com/zergtant/pytorch-handbook/blob/master/changelog-v1.0.md

https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning

https://redstonewill.com/category/ai-notes/andrew-deeplearning-ai/

有点遗憾的是该视频是生肉（无字幕），不过也还好，小哥的语速很慢，大部分都能听懂。想要自动翻译，有条件的同学可以在油管上看，附上地址：

http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2017/papers/He_Mask_R-CNN_ICCV_2017_paper.pdf

工欲善其事，必先利其器。在机器学习、深度学习研究中，优秀的参考资料和手册往往能够助我们事半功倍！今天给大家推荐一个在

当我在研究生院第一次学习神经网络时，我问我的教授在选择架构和超参数时是否有经验法则。我半以为他会回答：好吧，有点，但不是真的。毕竟对于神经网络来说，有比其他机器学习算法更多的选择！当我读到

如今深度学习的快速发展给计算机视觉注入了前所未有的新活力！其中在计算机图形学和计算机视觉里面最流行的一个库就是

该项目的特色非常鲜明，每天的计划都基本配备了一张高清图解，浓缩的知识总结非常便于消化吸收，而且项目还配备了数据集和代码。下面是一些超赞的配图示例：

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https://github.com/osforscience/TensorFlow-Course#basic-machine-learning

年全国硕士研究生入学考试的日子了。许久没有关注考研信息，今天颇有感慨，想跟大家谈一谈我的考研之路。我将分几个方面来说，可能比较琐碎，但都是我的真实经历，希望能给你一些经验和心得。

这张图显示出房价与地理位置（例如沿海）和人口密度关系很大，这一点你可能早就知道。可以使用聚类算法检测主要的聚集，增加新的特征测量到聚类中心的距离。尽管加州北部沿海地区的房价并不高，但是

我花了几天时间快速过了这本书，当然少不了跑跑书上的代码。代码的完整性很高，难易程度作者都分层次介绍得比较清楚。总之，Keras

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你的老板回答说你的模型输出（预测地区房价中位数）将连同许多其它信号传输到另外一个机器学习系统（如下图所示）。这个下游系统将决定是否对该地区投资房地产。得到正确的预测非常重要，因为它直接影响到收益。

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使用有代表性的训练数据是非常重要的。但这通常比较困难，如果样本太少，容易引入采样噪声（即非代表性的数据）；即使是很多样本，如果采样方法有缺陷，也可能得到不好的数据，这被称为采样偏差（sampling

SVM，是常见的一种判别方法。在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。但是想完全掌握

批量学习不是即时学习，它是将所有的训练数据一起训练，这会花费很多时间和计算资源，所以一般只能用离线的方式训练。模型一旦训练完成，就上线发布，使用固定的模型工作，所以也常称为离线学习（offline

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Everyone”将帮助你理解如何建立可持续的人工智能战略。如果你是机器学习工程师或数据科学家，这门课可以让你的经理、副总裁或CEO了解你能（不能！）做。

我们知道评估一个机器学习模型有多种方式，最常见的例如准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）。一般使用精确率和召回率结合的方式