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回复总数  228
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2016-12-21 17:39:31 +08:00
回复了 chroming 创建的主题 macOS 分享几个 Setapp 和即刻 3.0 邀请码
@jnds YZLB23 已用

DWW8BG
XU3845
S1TYDY
2016-12-11 10:33:37 +08:00
回复了 JiaFeiX 创建的主题 自然语言处理 NLP 相关话题有什么好的社区吗?
reddit 的 NLP 频道?
2016-12-10 11:52:07 +08:00
回复了 sinker 创建的主题 分享创造 使用 Emacs Org-mode 构建笔记系统
@sinxccc 嗯,这倒也是一种办法,应该是用 org-babel 来将 LaTex 公式转换成图片再插入到文档里。
2016-12-10 11:23:58 +08:00
回复了 sinker 创建的主题 分享创造 使用 Emacs Org-mode 构建笔记系统
@ossphil org-mode 能显示一些 Unicode ,但不支持完整的 LaTeX 的即时预览。本质上 Emacs 还是一个文本编辑器,做不了这种事情。现在我的办法是在 org-mode 里写完公式后,导出成 html ,然后用浏览器来查看效果。
2016-10-24 13:38:59 +08:00
回复了 Ricky123 创建的主题 机器学习 机器学习优质全文 RSS 收集
@lycos Inoreader 付费版主要是有一些进阶的功能,比如可以定义规则来对 RSS 进行自动过滤 /tag/star 等操作,基础的订阅阅读是一样的
2016-10-24 13:37:33 +08:00
回复了 Ricky123 创建的主题 机器学习 机器学习优质全文 RSS 收集
s/那 /拿 /g
2016-10-24 13:37:20 +08:00
回复了 Ricky123 创建的主题 机器学习 机器学习优质全文 RSS 收集
微博我是那微博档案生成的……你这个在 Github 上是怎么更新的呀?
近一两个月都在读神话学相关的书籍。昨天刚把袁珂的《中国神话史》读完,接下来还有袁珂另外几本关于中国神话的书,再就是闻一多的《神话与诗》。

@monsterz 《雪人》买了还没看,也是看别人的推荐买的,目前感觉如何?
2016-06-16 22:07:38 +08:00
回复了 ccmmeomo 创建的主题 分享发现 作为一个阅读者,你肯定用得上的 APP
用 pin
2016-06-16 08:16:53 +08:00
回复了 weakiwi 创建的主题 分享创造 玩一个坑,公众号版 zork
难得还能见到对 IF 有兴趣的朋友 : ) ,知道 Inform7 么?
2016-06-15 12:50:36 +08:00
回复了 tongweizj 创建的主题 Minecraft 新手问题:哪里找正版 id 啊?
在设置选项哪里找一找?移动版不太清楚,帮顶一下……
前来声援
2016-06-13 13:40:21 +08:00
回复了 sundays 创建的主题 机器学习 csv 文件有什么好的转置方法吗?
用 pandas
2016-06-13 13:39:36 +08:00
回复了 wangzhangup 创建的主题 机器学习 有多少人想进入 Deep Learning 这个领域
已经不想加群了……安心看论文才是正道。
2016-06-13 13:37:34 +08:00
回复了 sundays 创建的主题 机器学习 如何让数据挖掘过程中的人工标注充满快乐?与爱...
参考人类计算的思路,可以做成游戏,将标注作为游戏目标,让玩家在游戏过程中完成标注任务。当然表现形式必须要好好设计。

当然这样完成一个游戏的工作量不一定比手工标注 2w 条语料来得少哦……
2016-06-12 13:37:14 +08:00
回复了 liangmishi 创建的主题 机器学习 人工智能,该如何折腾?
@liangmishi 最早我萌生学习 AI 知识的时候,不过也是因为多看了几本科幻小说,觉得这个东西很有意思,一路走来(虽然也没走多远……)有很多阻碍,不过依然在坚持,共勉。

对了,趁还在校,把线代、概率论、微积分这几门课好好巩固一下吧,对后面理解学习算法后面的数学理论有帮助,我现在工作了再回过头来复习还是蛮麻烦的。

书籍的话除了《机器学习实战》,《集体智慧编程》也不错,以及集智俱乐部初版的《科学的极致:漫谈人工智能》是不错的一本科普书。

另外可以关注一下微博上活跃的一些教授、博士,比如周志华老师,爱可可-爱生活,以及机器学习日报可以订阅一下。前期关注一下这些可以了解一下业界动态,也要注意不要看花了眼就是 :)
2016-06-12 12:11:38 +08:00
回复了 liangmishi 创建的主题 机器学习 人工智能,该如何折腾?
人工智能的话,有符号主义的启发式搜索、专家系统、命题演算,有联接主义的神经网络,有结合控制论的行为主义(智能机器人)。除此以外,我觉得进化计算、自组织系统也是可用于实现人工智能的。

人工智能是一个交叉学科,涵盖了很多的分支和应用领域,入门的时候往往感觉难以下手。我的建议是这样的,如果你真的是对人工智能有兴趣,首先去了解一下人工智能自 1956 年达特茅斯会议以来的历史,至少两次 AI 之冬以及一些比较有影响力的学者应该知道一下。

在了解了历史背景后,不妨尝试选一个应用领域来入手,比如计算机视觉、自然语言处理等,然后结合机器学习的一些方法来去进行实践,在实践过程中去了解并理解背后的数学理论。至于哲学层面的东西,等你在理论和实践方面都有了一定的基础后再去进行自己的思考吧。

以上,欢迎交流。
2016-06-10 15:09:52 +08:00
回复了 smartdie 创建的主题 阅读 推荐好看的电子杂志吧
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