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小江高端网站建设,软件培训公司排名,哪里网站可以做微信头像,游戏开发前景《机器学习实战》#xff0c;我翻过两遍#xff0c;每一次都没能读完。为什么呢#xff1f;先说说好的一面。《机器学习实战》里面讲到了诸多的机器学习算法。虽说现在深度学习、强化学习等等的算法大行其道#xff0c;但机器学习算法如线性回归、决策树等等#xff0c;都…《机器学习实战》我翻过两遍每一次都没能读完。为什么呢先说说好的一面。《机器学习实战》里面讲到了诸多的机器学习算法。虽说现在深度学习、强化学习等等的算法大行其道但机器学习算法如线性回归、决策树等等都仍然有其应用价值。这是因为1深度学习对于运行的机器要求很高在没有GPU的情况下只要层数一多就会耗费大量的时间训练过程过长投入资源较多2深度学习算法等对于样本数要求较高虽然有一些手段可以通过现有样本数进行一定的变化扩充但一方面这会降低精度另一方面需求的样本数仍然不是一个小数目3经典机器学习算法虽然看起来简单但是包括深度学习也是从这些经典算法演进而来的我们通过经典算法的学习才能够真正补全自己的知识体系并且也可以多视角去审视问题不能因为深度学习火就无视了其他方向4经典算法用到的很多训练技巧同样适用于深度学习而且你可以在更简单的模型上应用体会综上这也是我拍脑袋整理的几点机器学习是基础、是全集而深度学习等是分支也算是机器学习中的一种只是因为近年来大火而成为了一个壮大的分支。《机器学习实战》就包括了诸多的算法以及其Python代码实现是一本挺不错的书籍。我暂时还没看到其他书能够对这么多算法进行代码实现而往往是深入在一个方面所以这本书用来扫盲学习挺好的。再说说这本书不太好的地方。1这本书对于原理说的不透也不算太清晰算是写了一些但是仅靠这本书上的描述恐怕会看的云里雾里即便是我已经看过两遍吴恩达的“机器学习”视频仍然是看的迷迷糊糊2每一种算法都有代码实现并且调用了不同的数据集这点本来是挺好的但是这本书并没有试图将这些代码框架化导致每一章都相对独立代码可复用性不强虽然你可以学习每套代码试图去读懂每一行代码但是当数据集发生变化或者其他的一些情况想要复用代码还是不容易的3差不多300页的书字印的真的很小至少行间距是很小的看几页就容易累其实还不如多印几页价格还能卖的贵一点干嘛字要印的那么小呢我之所以没将其读完大概原因就是这样吧。不过之前已经将《Python神经网络编程》解读了一遍忽然想到了这一本书我想确实可以将机器学习的各种算法实战实现来解读一下也正好巩固自己对这些算法的认知。对于大家来说也能是一个参考至少我踩过的坑大家就不用踩了是不是挺好我估计整本书的解读会远比《Python神经网络编程》的20篇解读来的多的多吧。我预期是50章不确定。我会在解读算法、代码等的同时也就代码实战“玩一玩”就如《Python神经网络编程》伴读里的“玩转”部分。当然大家如果能自己动手玩一玩是最好的。实战出真知。好了来吧让我们一起来啃这本300页的机器学习书籍吧。AI大模型学习福利作为一名热心肠的互联网老兵我决定把宝贵的AI知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。一、全套AGI大模型学习路线AI大模型时代的学习之旅从基础到前沿掌握人工智能的核心技能因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取二、640套AI大模型报告合集这套包含640份报告的合集涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师还是对AI大模型感兴趣的爱好者这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获三、AI大模型经典PDF籍随着人工智能技术的飞速发展AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型如GPT-3、BERT、XLNet等以其强大的语言理解和生成能力正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获四、AI大模型商业化落地方案因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获作为普通人入局大模型时代需要持续学习和实践不断提高自己的技能和认知水平同时也需要有责任感和伦理意识为人工智能的健康发展贡献力量