导读：近日，Gartner机器学习团队负责人Andriy Burkov放出了他撰写的《The Hundred-Page Machine Learning Book》的这本书的最新版，只有100页，目标是任何只要有基础数学知识的人都能看懂的机器学习书籍。...

场景：假设你要从大连去沈阳，然而你并不知道该怎么走，此时你手里有一张假地图（或者干脆就是一张白纸），其次还有个很重要的高科技，就是你每走一步，都能清晰的知道你离目的地的距离（假设你走的是直线，或者是开飞机的，无视障碍物），但是...

笔记地址：https://github.com/percyliang/cs229t/blob/master/lectures/notes.pdf

隐马尔可夫模型是可用于标注问题的统计学习模型，描述由隐藏的马尔科夫链随机生成观测序列的过程，属于生成模型。

1、 机器学习的目的：现代人都讲究资源整合，学习应用也是一样，需要将工作中所接触和学习到的技能整合起来形成自己的核心竞争力力，提高自己的不可替代性，而机器学习恰好是当前最热门也最有用的结合之一。...

【摘要】基于深度学习的迁移学习的主流方法一般是从一个任务中学习到可迁移到其他任务的通用特征向量，例如语言中的单词嵌入和视觉中的预训练卷积特征（比如imagenet model 的预训练也是一种迁移），也就是在特征层面做迁移...

监督式学习就是指，首先需要提供一些数据集，对于数据集中的每个数据，都有相应的正确答案，（训练集）算法就是基于这些正确的答案来做出预测。又分为回归问题和分类问题。...

谷歌大脑让AI更像儿童了，至少在对象识别和感知方面是这样。最近，他们和加州大学伯克利分校的学生研究了一种算法Grasp2Vec，通过观察和操纵来“学习”物体的特征。...

笔者邀请您，先思考：1 机器学习有哪些类型？如何理解？有监督的和无监督的主要是由许多机器学习工程师和数据极客使用。强化学习对于解决问题非常强大且复杂。有监督学习从上期文章我们知道，机器学习以...

对自主机器人来说，感知场景的深度是一项重要的任务——准确估计目标离机器人有多远的能力对于避开障碍、安全规划以及导航来说至关重要。虽然可以从传感器数据（比如 LIDAR）中获得（学习到）深度值，但是也可以只依赖机器人的运...