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正泰线缆队伍成长中!

2015年1月,我参加了伦敦的“创始人和程序员”训练营地(facbootcamp),想成为一名程序员。几周过后,我想学习如何码机器

与此同时,octave编码任务也同样十分具有挑战性,尤其是如果你不了解

事后,我意识到,我应该找一个适合我的课程来听。要么是用机器学习图书馆来进

对于新手来说,学习一门新的语言,并同时编码机器学习算法,实在是太难了

如果我及时发现的话,我会选择udacity的《机器学习介绍》这门课程

习得:从简单和实际的东西开始学,而不是困难和理论性的。

为期一周的机器学习

我在 fac最后进行的努力就是每周的机器学习汇演。我的目标是在此次训练周即将结束的时候,能够运用机器学习来解决一些

在这一周时间内我做了下列这些事情:

逐步了解scikit学习

在真实的全球数据集上尝试了机器学习

从头编码了一个线性回归算法(用python)

做了一点点自然语言处理

这是到目前为止我所经历过的最曲折的机器学习的学习曲线了。如果你想了解更多详细情况的话,就请继续读这篇文章吧。

习得:用一周的时间让自己完全沉浸于一个新的项目当中,这是极为有效的。

导语:imagenet视觉识别挑战是全球最大的计算机视觉挑战。该比赛每年举办一次,旨在发现更好的图像技术,尤其是物体识别和锁定这两方面。今年所胜出的团队来自于google,连细小的物体都能够准确识别出来。

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在今年的比赛里面,隶属于google的googlenet团队刷新了“

google的物体识别图像技术涉及到神经网络技术和深度学习技术。该系统在

via googleresearch

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