1.全面掌握算法:从基础到高级的完整学习之旅在整个算法系列博客中,我们从最基础的概念出发,一步步深入到了更为复杂和高级的算法结构。这一系列的学习不仅帮助我们掌握了各种算法的理论基础,也通过实际案例和代码实现,增强了我们在实际项目中的应用能力。以下是对整个系列的回顾与总结。 1. 初识算法:打下坚实的基础 https://blog.csdn.net/qq_40254606/article/details/141176376

2.深度学习边缘检测实战边缘检测最新算法深度学习边缘检测实战 边缘检测最新算法 Canny边缘检测算法 一、边缘检测的步骤 1)滤波:边缘检测的算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数,但导数通常对噪声很敏感, 因此必须采用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能。常见的滤波方法主要有高斯滤波、均值滤波等。https://blog.51cto.com/u_16213695/11074326

3.机器学习:原理算法与应用机器学习机器学习算法算法人工智能苏宁易购提供清华大学出版社人工智能最新价格,包括优质商家报价、参数、图片、视频、问答、评价、怎么样等详细信息。关注苏宁易购,为您购买机器学习:原理、算法与应用 机器学习 机器学习算法 算法 人工智能 数学基础提供有价值的参考https://m.suning.com/item/0071602506/12438927157.html

4.科学网—[转载]强化学习在资源优化领域的应用基于这种行业趋势,本文针对强化学习算法在资源优化领域的应用展开调研,帮助读者了解该领域最新的进展,学习如何利用数据驱动的方式解决资源优化问题。鉴于资源优化问题场景众多、设定繁杂,划分出3类应用广泛的资源优化问题,即资源平衡问题、资源分配问题、装箱问题,集中进行调研。在每个领域阐述问题的特性,并根据具体的问题特性https://blog.sciencenet.cn/blog-3472670-1312677.html

5.朋友圈出镜最高的几个IT公众号学习如逆水行舟,不进则退;今天给大家精机器学习算法工程师 致力于为机器学习、深度学习、数据挖掘等AI技术的“初学者”或者“爱好者”,进行基础理论与实战技能的介绍和学习。我们团队成员既有各个著名院校的在校硕士生、博士生,也有BAT一线资深工程师,我们会竭诚为您服务! 云间拾遗 以开发者视角关注云计算,针对云上各类IaaS/PaaS服务进行产品逻辑、应用场景https://xueqiu.com/5998107859/133593842

6.机器学习流行算法一览这篇文章介绍几个最流行的机器学习算法。现在有很多机器学习算法,困难的是进行方法归类,这里我们介绍两种方法进行思考和分类这些算法。第一组算法是学习风格,第二组是在形式和功能上类似。 学习风格 一个算法基于问题建模有不同的方法,无论这个问题是基于经验或环境的交互,或者是基于我们需要输入的数据,学习风格是机器https://www.jdon.com/bigdata/a-tour-of-machine-learning-algorithms.html

7.图论与图学习(二):图算法腾讯云开发者社区我们将在第三篇文章中介绍图中的机器学习和图学习。 networkx 中的所有算法都可在这里找到:https://networkx.github.io/documentation/stable/reference/algorithms/index.html 我们只会介绍 networkx 中实现的最常见的基本算法。 一 寻路和图搜索算法 寻路算法是通过最小化跳(hop)的数量来寻找两个节点之间的最短路径https://cloud.tencent.com/developer/article/1481099

8.超详细算法岗的学习路线大总结!课程主页:最新2021年课程https://speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/2021-spring.html 学习笔记:https://github.com/datawhalechina/leeml-notes 4. 书籍|《机器学习》 周志华的《机器学习》被大家亲切地称为“西瓜书”。这本书非常经典,讲述了机器学习核心数学理论和算法,适合有作为学校的教材或者中阶读者自学使用https://leetcode.cn/circle/discuss/SX3aa6/

9.吴师兄学算法五分钟学算法吴师兄学算法(www.cxyxiaowu.com)提供许多数据结构与算法学习的基础知识, 涵盖 LeetCode 题解、剑指 Offer 题解、数据结构等内容。https://www.cxyxiaowu.com/

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11.盘点机器学习的十大主流算法,看看你会哪个?机器学习作为现代人工智能的最重要的发展之一,是一门多领域交叉学科,包含概率论、统计学、逼近论、凸分析等多门学科,主要用于研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为。今天将盘点十个机器学习的主流算法,看看小伙伴会哪个? 1、线性回归 线性回归是机器学习最常见的算法,是利用数理统计中回归分析,来确定两种或两种以上变https://www.fanyedu.com/content/4542.html

12.深度学习高手笔记卷1:基础算法本书通过扎实、详细的内容和清晰的结构,从算法理论、算法源码、实验结果等方面对深度学习算法进行分析和介绍。本书共三篇,第一篇主要介绍深度学习在计算机视觉方向的一些卷积神经网络,从基础骨干网络、轻量级 CNN、模型架构搜索 3 个方向展开,介绍计算机视觉方向的里程碑算法;第二篇主要介绍深度学习在自然语言处理方向的https://www.epubit.com/bookDetails?id=UB7d8623610d375

13.统计学习方法(豆瓣)—— 引自章节:第一篇 监督学习 算法2.2 (感知机学习算法的对偶形式) (3) 如果 y_i(\sum_{j=1}^N \alpha_j y_j x_j \dot x_i+b) \le 0, \alpha_i \leftarrow \alpha_i+\eta b \leftarrow b + \eta y_i (查看原文) https://book.douban.com/subject/10590856/

14.深度学习之算法(Algorithm)在讨论了损失函数后,已经将监督学习问题转化成最优化问题,现在就要考虑使用什么算法求解最优解,从而得到最优解情况下的模型参数,最优模型就基本得到了。 一、有哪些最优化算法 TensorFlow 有哪些最优化算法(优化器) image.png 二、算法的对比 然后参照莫烦大神的对比 https://www.jianshu.com/p/3f3ce11eeb85