监督学习

本文为您总结一下常见的机器学习算法，以供您在工作和学习中参考。

本文从深度学习基础、卷积网络和循环网络三个方面介绍该笔记。

很多人都曾亲身经历过“卷积神经网络就是这么工作的”和“我们的convnet实现了最先进的结果”之间的巨大差距。

去年年末的那段时间里，看了很多天池大赛里面得高分的选手的算法思路，大概总结了有监督学习中的一些核心流程及重要细节

作者：刘晓坤 摘要：语音分离是指将目标语音从背景干扰中分离出来的任务。传统上，语音分离被当作一个信号处理问题。最近出现一种新方法把语音分离作为监督学习问题处理，从训练数据中学习语音、说话人和背景噪声的判别模式（discriminative pattern）。过去十年内已经有很多监督分离算法被提出，特别是最近提出的基于深度学习的监督语音分离有很多进步之处，在分…

毫无疑问，机器学习技术将成为未来社会最重要的基础技术之一。

通过这篇漫画，希望没有从过IT行业，或者不了解机器学习的朋友们能够对机器学习有一些初步的认知。

和大数据一样，机器学习(MachineLearning, ML)是一个热门而又有略有误导性的名词。

对话谷歌资深研究科学家：人工智能不会一家独大

本章我们简要介绍下机器学习（Machine Learning）的基本概念。主要介绍机器学习算法的应用，监督学习和无监督学习（supervised-unsupervised learning）的应用场景，训练和测试数据的用法，学习效果评估方式。最后，对scikit-learn进行一些简单的介绍。