i.它只说了更多的“基础知识” 2.要扎扎实实 一步一个脚印的逐步学习，不要想着一步登天。给自己定一个学习流程，按照流程学习。不要看到大家都在学ejb了，就去学ejb.发现大家又在讨论struts，又放下EJB去学struts

不过我是一名商人。 在商言商 ，我对机器学习和人工智能（由于某种原因，我认为它是一样的——好吧，换句说法，过去认为是一样的）感到非常激动。我相信这就是未来，我完全想开发下一代应用了“机器学习”的产品，以此来统治世界。

A curated list of deep learning resources for computer vision, inspired byawesome-php and awesome-computer-vision .

编者按：本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料，含各种文档，视频，源码等。而且原文也会不定期的更新，望看到文章的朋友能够学到更多。 《Brief History of Machine Learning》

深度学习是近年机器学习领域的重大突破，有着广泛的应用前景。随着Google公开Google Brain计划，业界对深度学习的热情高涨。腾讯在深度学习领域持续投入，获得了实际落地的产出。我们准备了四篇文章，阐述深度学习的原理和在腾讯的实

算很累，但也是很幸福的。于是去网上选购了《学习JavaScript数据结构与算法》这本书，配合着去图书馆借阅的《大话数据结构》，开始了数据结构与算法的初步学习。 这本书讲的内容很是不错，清晰易

作者简介 秦涛博士，现任微软亚洲研究院主管研究员。他和他的小组的研究领域是机器学习和人工智能，研究重点是深度学习和强化学习的算法设计、理论分析及在实际问题中的应用。他在国际顶级会议和期刊上发表学术论文80余篇

编者按：本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料，含各种文档，视频，源码等。而且原文也会不定期的更新，望看到文章的朋友能够学到更多。 《Brief History of Machine Learning》

模型学习的目标是通过提供输入和观察输出来构建软件和硬件系统的黑箱状态图模型（black box state diagram model）。模型学习的算法的设计师一个基本的研究问题。 模型学习正在成

Yoshua Bengio在机器学习领域非常有名。他有很多称号，包括蒙特利尔大学计算机科学与操作研究部全职教授、机器学习实验室主任、CIFAR神经计算与自适应感知项目联合主任、统计学习算法加拿大研究主席等等。

2016 年的技术趋势，尤其是关于深度学习方面。新智元在 2015 年底发过一篇文章《深度学习会让机器学习工程师失业吗？》，引起很大的反响。的确，过去一年的时间里，深度学习正在改变越来越多的人工智能领域。Google

序代码。他们愿意付出更多的努力去解决更复杂的问题来让人们以正确的方式使用他们的软件。 （二）对学习有很大的胃口 神奇的程序员对知识有一种可笑的饥渴感。他们总是对你说一些新的、有趣的东西。他们习惯于大量的阅读

面。我们权且这样处理。而且在本文后面若提到这两个名词，我们所表示的意思是一致的。 但无论是机器学习，还是数据挖掘，你一定听说过很多很多，名字叼炸天的传说中的，“算法”，比如：SVM，神经网络，Logistic回归，决策树、EM、

采用的方法生成窗口很慢，所以实际上整个检测是比较慢的。） 以上就是我总结的最近学习的一点内容，错误之处还请指出。

训练，但是使用的方法较为简单，并没有使用目前机器学习中通用的方法，这导致其扩展性与适用性非常有限。从两层神经网络开始，神经网络的研究人员开始使用机器学习相关的技术进行神经网络的训练。例如用大量的数据（

理解计算机视觉是怎么一回事，同时对机器学习是如何随着时间缓慢发展的也有个直观的认识。 以下为正文： 本文我们来关注下三个非常相关的概念（深度学习、机器学习和模式识别），以及他们与2015年最热

Python下的用于分类的在线学习及批量学习库，目前支持SGD, FM, FTRL, NN四种算法，核心代码使用Cython优化，值得一试，其作者Jeong-Yoon Lee在Kaggler Avazu广告点击预测项目排名第33位。

算算时间，从开始到现在，做机器学习算法也将近八个月了。虽然还没有达到融会贯通的地步，但至少在熟悉了算法的流程后，我在算法的选择和创造能 力上有了不小的提升。实话说，机器学习很难，非常难，要做到完全了解算

在终于有时间写点东西了，感觉还是不错的。 今天这篇博客不是写关于具体技术的，而是我对程序员怎样学习和提高自己能力的一些感悟。我是今年7月初毕业的，离开学校后就直接进入之前实习的 公司上班了。现在算

1. 机器学习定义 机器学习（Arthur Samuel，1959）：在确定编程之外给予计算机学习能力的研究领域。 机器学习（Tom Mitchell，1998）：如果计算机程序对于任务T的 性能度量P