机器学习自我学习SEARCH AGGREGATION

首页/精选主题/

机器学习自我学习

Greenplum

...MADlib扩展,客户可以在udw上使用MADlib的扩展功能,从而让机器学习变得简单,支持PostGIS,可以方便的支持空间、地理位置应用。最新支持greeplum5.17版本。

机器学习自我学习问答精选

想要学习却又无从下手,新手程序员如何自我提升?

回答:对于新入职场的程序员而言,要提升自己的编程能力,我从一个老程序员的角度,给你以下几个方面的建议:1.养成良好的编程习惯。万丈高楼平地起,基本功很重要。新手一定要耐住性子,从注释、缩进、变量命名这些最最基础的做起,培养自己良好的编程习惯。2.熟悉软件工程的思想软件开发是一个团队协作的工作,熟悉团队开发的一些工具和思想,对于你未来在工作中与同事合作,会有很大的帮助。3.提高自己的理论水平软件开发是用计...

zorpan | 461人阅读

机器学习必备数据分析库pandas,如何使用pandas完成文件读取?

回答:pandas是python一个非常著名的数据处理库,内置了大量函数和类型,可以快速读取日常各种文件,包括txt,csv,excel,json,mysql等,为机器学习模型提供样本输入(包括数据预处理等),下面我简单介绍一下这个库的使用,以读取这5种类型文件为例:txt这里直接使用read_csv函数读取就行(早期版本中可以使用read_table函数),测试代码如下,非常简单,第一个参数为读取的t...

wushuiyong | 842人阅读

如果你是一个面试者,怎么判断一个面试官的机器学习水平?

回答:如果面试官始终问你,机器学习是什么?要学什么课程?发展方向是什么?诸如此类泛泛的问题,这说明他机器学习水平一般。如果面试官问你,人工神经网络、贝叶斯学习主要研究什么?Boosting与Bagging算法的主要区别是什么?这说明他对机器学习还算了解。如果他给你如下三张图,并让你指出每张的含义,现场用计算机编程,或者搜一段算法程序,估计你要很重视他了,应当是个高手。总结:千万不要小看面试官,即使他是个...

Apollo | 1039人阅读

零基础学习测试可以吗?哪个方向适合自己转行学习?

回答:在互联网时代,web软件开发是IT行业里非常重要的一个分支。目前已经发展到了web 2.0,使得用户和互联网有着非常紧密的关系,未来web 3.0和web4.0时代,将会给世界带来更大的创新,所以学习web开发,将是一个很有前途的发展方向。1、目前流行的web开发语言web开发分为前端和后端开发,前端开发所需要的知识包括Html、CSS和JavaScript等,这些技术掌握起来比较容易,但是内容比...

zilu | 604人阅读

想学习软件测试跟数据库,该怎么学习?

回答:随着互联网技术的不断发展,软件测试岗位受到了更多的关注,软件测试岗位的上升空间和薪资待遇也得到了明显的提升,而且软件测试人才目前处于比较短缺的状态。数据库相关技术一直是软件技术的重要组成部分,尤其在当下的大数据时代更是如此。因此,学习软件测试和数据库技术是不错的选择。学习软件测试和数据库技术,可以按照以下步骤进行:第一:学习编程语言。今天的软件测试岗位的技术含量已经比较高了,对于大部分专业的测试人...

itvincent | 502人阅读

怎样深入学习php?

回答:这个要看每个人学习的方法和对技术理解的速度。这里我讲一下我学习的过程,我对php完全是自学。1、先是到网上找一些基础知识学习,比如7天速成,php基础学习,等等。2、在掌握了php基础知识后,自己尝试写些简单的php代码,并运行起来。3、去找一些现成的源码在自己的电脑上运行起来,再细细看看别人写的代码,能看明白个差不多就说明你已经入门了。4、后面就是多进一些技术群沟通交流交流,掌握当前大家都在讨论...

RiverLi | 471人阅读

机器学习自我学习精品文章

  • 外行人都能看得懂的机器学习,错过了血亏!

    ... 前言 只有光头才能变强 没错,这篇主要跟大家一起入门机器学习。作为一个开发者,人工智能肯定是听过的。作为一个开发面试者,肯定也会见过机器学习这个岗位(反正我校招的时候就遇到过)。 可能还会听过或者见...

    Tonny 评论0 收藏0
  • 外行人都能看得懂的机器学习,错过了血亏!

    ... 前言 只有光头才能变强 没错,这篇主要跟大家一起入门机器学习。作为一个开发者,人工智能肯定是听过的。作为一个开发面试者,肯定也会见过机器学习这个岗位(反正我校招的时候就遇到过)。 可能还会听过或者见...

    jsummer 评论0 收藏0
  • 2018AI最佳应用回顾

    ...的飞跃,比如开发出具有真实、类似人类的通用人工智能机器。我们知道我们远未到达这一目标,但是由于那里有大量与人工智能相关的故事,我们很难跟上过去一年里我们取得的成就,以便了解我们将来能实现的目标。话虽如...

    kumfo 评论0 收藏0
  • 2018AI最佳应用回顾

    ...的飞跃,比如开发出具有真实、类似人类的通用人工智能机器。我们知道我们远未到达这一目标,但是由于那里有大量与人工智能相关的故事,我们很难跟上过去一年里我们取得的成就,以便了解我们将来能实现的目标。话虽如...

    Fundebug 评论0 收藏0
  • 道器相融,由Angel论一个优秀机器学习平台的自我修养

    ...载,并请注明出处。 摘要 2017年6月,腾讯正式开源面向机器学习的第三代高性能计算平台 Angel,在GitHub上备受关注;2017年10月19日,腾讯T4专家Andymhuang(黄明)将为QCon上海的听众奉上一场Spark on Angel的精彩分享。作为Angel的主要...

    leo108 评论0 收藏0
  • 道器相融,由Angel论一个优秀机器学习平台的自我修养

    ...载,并请注明出处。 摘要 2017年6月,腾讯正式开源面向机器学习的第三代高性能计算平台 Angel,在GitHub上备受关注;2017年10月19日,腾讯T4专家Andymhuang(黄明)将为QCon上海的听众奉上一场Spark on Angel的精彩分享。作为Angel的主要...

    superw 评论0 收藏0
  • 阿里巴巴大数据岗位电话面试:有伤痛才有成长

    ...实习电话面试 面试时间:2018年4月2日14:00;部门:风控+机器学习;(数据挖掘+业务分析专家);面试持续时间:44分钟;面试结果:电话面试就挂掉了(心疼) 准备流程: 根据前一次的谈话判断需要复习:机器学习算法+深度...

    binaryTree 评论0 收藏0
  • 机器学习和深度学习

    ...当数据预处理完成后,我们需要选择有意义的特征,输入机器学习的算法模型进行训练。 TensorFlow实现seq2seq 前言 前面在《深度学习的seq2seq模型》文章中已经介绍了seq2seq结构及其原理,接下去这篇文章将尝试使用TensorFlow来实现...

    joyvw 评论0 收藏0
  • 机器学习和深度学习

    ...当数据预处理完成后,我们需要选择有意义的特征,输入机器学习的算法模型进行训练。 TensorFlow实现seq2seq 前言 前面在《深度学习的seq2seq模型》文章中已经介绍了seq2seq结构及其原理,接下去这篇文章将尝试使用TensorFlow来实现...

    Barrior 评论0 收藏0
  • 机器学习和深度学习

    ...当数据预处理完成后,我们需要选择有意义的特征,输入机器学习的算法模型进行训练。 TensorFlow实现seq2seq 前言 前面在《深度学习的seq2seq模型》文章中已经介绍了seq2seq结构及其原理,接下去这篇文章将尝试使用TensorFlow来实现...

    mo0n1andin 评论0 收藏0
  • 如何挑选公共云的无形资产

    ...五年内成为一种筹码。人工智能的独特之处在于它依赖于机器学习来提供有用的价值。换句话说,这不是一个微不足道的附加服务,事实上,机器学习需要组件服务协同工作,因为大量信息在服务之间流动。每个组件服务必须具有自...

    sunnyxd 评论0 收藏0
  • 人工智能是否会超越人类智慧?- 施米德休教授采访

    ...施米德休教授(Jürgen Schmidhuber)的文章。 以下是译文: 机器学习已经成为媒体这几天的流行语。科学杂志(Science)上发表了关于通过概率程序诱导的人类水平的概念学习的文章后不久,自然杂志 (Nature) 又用专门的封面故事报...

    mozillazg 评论0 收藏0
  • 基于区块链的机器学习模型创建方案

    ...模型的创造! 通过基于区块链市场产生的数据训练出的机器学习模型有可能成为世界上最强大的人工智能。它们结合了两个强大的原始资源:私人机器学习,允许在不透露敏感私人数据的情况下进行训练,以及基于区块链所带...

    Labradors 评论0 收藏0
  • 深度学习的局限性

    简评:AI、机器学习、深度学习是近年大热的领域,但我们要清楚,深度学习的局限性,即虽然可以使用连续几何变换把 X 映射到Y,但缺乏推理能力和抽象能力。训练集样本不足,有些数据无法用连续的几何变换表示。虽然...

    ormsf 评论0 收藏0
  • 深度学习的局限性

    简评:AI、机器学习、深度学习是近年大热的领域,但我们要清楚,深度学习的局限性,即虽然可以使用连续几何变换把 X 映射到Y,但缺乏推理能力和抽象能力。训练集样本不足,有些数据无法用连续的几何变换表示。虽然...

    willin 评论0 收藏0

推荐文章

相关产品

<