算法

作者：Sudharsan Asaithambi 编译：ronghuaiyang 导读 在使用某些算法时，特征缩放可能会使结果发生很大变化，而在其他算法中影响很小或没有影响。 在使用某些算法时，特征缩放可能会使结果发生很大变化，而在其他算法中影响很小或没有影响。为了理解这一点，让我们看看为什么需要缩放特征、各种缩放方法以及什么时候应该对特征进行尺度缩放。 为什…

人工智能是一项真正具有变革意义的技术。

和人类不同，AI物体识别靠的是小的细节，而不是图像的边界，但是总是有办法来弥补这个差别的！

企业数据科学仍然是一个新领域。许多学者还没有为真正的企业解决实际问题。因此，他们以与数据和业务环境分离的方式教授教科书算法。这可以在智力上很有趣。但是，如果学生认为这些课程能够很好地为数据科学家工作，那么他们就错了。

在本文中，我们将全面介绍K-means聚类及其扩展。我们将研究聚类，它为什么重要，它的应用，然后深入研究K-means聚类(包括如何在真实数据集上用Python实现它)。

很多人问我如何开始机器学习和深度学习。在这里，我整理了一个我使用过的资源列表，以及我第一次学习深度学习时所走过的路。

信息论是对深度学习和人工智能做出重要贡献的一个重要领域，但很多人对信息论知之甚少。信息论可以看作是深度学习的基本组成部分：微积分、概率和统计学的复杂组合。

开启机器学习之路。

这10个算法（方法）可以说是目前深度学习中非常基础和出镜率非常高的算法和方法，关键是非常的有效，一起来看看吧！

作为世界创新的源动力，人工智能正在扮演越来越重要的角色，今天的人工智能处于什么阶段？未来人类智能和人工智能将如何走向？智能文明的形态又会是什么？

谷歌近期发布了一种用于手部感知的全新方法。

我们就从最先进的AlphaZero入手开始讨论，这个模型总体结构其实是比较简单的，但是深入到细节方面，却又有很多值得学习之处。

麻省理工学院的一个研究小组正在努力让初学者更容易接触到人工智能，同时也帮助专家在这一领域取得进展。

使用来自Google Research的NASBench进行神经架构搜索 – 我们是否可以自动设计网络架构，而不是依赖专家经验和知识？

大数据日报（20190821）：Facebook放弃算法改用人工”选新闻，英特尔发布首款AI芯片Springhill。