无监督学习是一种机器学习的训练方式，它本质上是一个统计手段，在没有标签的数据里可以发现潜在的一些结构的一种训练方式。
本章内容将介绍强化学习的基本概念、工作原理和监督、非监督学习的不同，并说明如何使用开发和比较强化学习算法的工具Gym。
高斯混合模型是一种强大的聚类算法。本文将带你了解高斯混合模型的工作原理以及如何在 Python 中实现它们，我们还将讨论 k-means 聚类算法，看看高斯混合模型是如何对它进行改进的。...
本文整理了一下机器学习领域常用的15个术语，希望可以帮助大家更好的理解这门涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多个领域的庞杂学科。...
近日，一位reddit用户发起一个讨论帖：如果我们只有更多的数据和计算能力而停止理论工作的发展，今天的哪些问题可以解决？哪些问题绝对无法解决？...
自监督学习为监督学习方式提供了巨大的机会，可以更好地利用未标记的数据。这篇文章涵盖了关于图像、视频和控制问题的自监督学习任务的许多有趣想法。...
2017年，南京大学机器学习与数据挖掘研究所（简称LAMDA 团队）的周志华教授与他的团队，提出了“深度森林”(Deep forest)：一种基于树的方法，拓展了深度学习的体系。...
本文旨在解释深度学习的一些常用术语，尤其是吴恩达在deeplearning.ai的Coursera课程中会频繁提到的重要词汇。每个词条包含意义阐释、图片和相关链接（公众号读者请点击原文查看），希望能对深度学习初学者和从业者有所帮助...
