一会学习下 iOS fly ~

给楼主点赞，机器学习一块感觉很难啊，算法这项一直比较弱鸡。

mark。。。

谢谢楼主分享

mark关注了

大学里概率与统计没学好的基本不用往下看了

这个世界，能了解多一点总是好事情。不一定学了就要用，但知道的多一些，不至于被别人往死里忽悠，再说了，保不齐哪天突然有用呢？

这个类似于投资理财，学他干吗？一堆人炒股，也只有一个徐翔出来。但如果愿意沉下心看看，就不至于在贴子里看到一个6位代码就拿全付身价梭哈，这样已经能让你我的生活变得更好了

马克！！！！

标记一下，学习学习

Mark机器学习

厉害:+1: iOS fly ~

手动马克

翻译的不错，期待我的原创爱之语

mark 感谢

赞一下

先收藏了，明天得空慢慢看。。。

马克一下，前几年想转行自己找教材学习了一下网络上机器学习的课程。
由于基础不好，学习能力也很差，也没有人带路指导，最后放弃了。
转行失败了！

机器学习Mark

mark iOS fly ~

感谢分享，有空要学学

强帖留名 iOS fly ~

机器学习，马克。

支持一下

马克一下

mark。

马克机器学习，谢谢楼主

谢谢分享

马克一下 iOS fly ~

先mark

谢谢！ iOS fly ~

不错~~~

赞楼主，mark

看了一下，前三讲都不能说是机器学习吧，都是常用统计模型，SAS Miner里就可以做。

给楼主点赞，一起学习 iOS fly ~

非常好。

http://neuralnetworksanddeeplearning.com/


这个教程也非常流行

1024紫薯布丁

马克一记，回头慢慢看。HiPDA·NG

我建议看看吴恩达的课程 在coursera上

小结真的不错啊 mark了 最近也在学

小结真的不错啊 mark了 最近也在学

mmark

吴恩达课中，介绍了线性回归中feature scaling操作，以及learning rate和函数选择的概念，对理解很有帮助

关注了，谢谢

订阅了。

kanshangqu hen看上去很厉害。
我先搜藏了。

谢谢LZ

mark一下

mark一下

这个好，科普。