每周日更新，不关注下么？
分类目录
-
近期文章
- 靠默契保证的私有制：Python 中的私有
- XGBoost + LR 就是加特征而已
- 取代人类工作？人工智能也创造工作
- 人工智能当前，棋牌游戏留给人类的堡垒不多了
- Akka 使用系列之四: Future
- 为了 1% 情形，牺牲 99% 情形下的性能:蜗牛般的 Python 深拷贝
- TensorFlow 中的候选采样
- 拖拽式机器学习的爱与恨
- Akka 使用系列之三: 层次结构和容错机制
- 动态图计算：Tensorflow 第一次清晰地在设计理念上领先
- 广告和推荐系统部署机器学习模型的两种架构
- Akka 使用系列之二: 测试
- Akka 使用系列之一: 快速入门
- 不平衡数据的数据处理方法
- 游戏智能系列之三:有限状态自动机
标签云
Actor Actor 模型 Akka Akka-testkit AlphaGo clash CNN CounterFactual Regret Minimization DQN EM Game AI Gibbs sampling Javascript k-means left-pad LR mapreduce MaxMin Search Metropolis-Hasting Monte Carlo Tree Search npm Python RoomAI Spark Tensorflow XGBoost 不平衡 人工智能 假设检验 典型关联分析 分类 前端 单例模式 单元测试 后端 工作职位 强化学习 拖拽式 数据挖掘 文本分类 有限状态机 机器学习 框架 概率 泛化 泡沫 深度学习 深度学习框架 游戏 词嵌入 贝叶斯 遗传算法 采样算法近期评论
- 匿名发表在《拖拽式机器学习的爱与恨》
- 从概念到应用，全面了解强化学习 - 大鱼海棠发表在《强化学习系列之四:模型无关的策略学习》
- nobdy发表在《关于作者》
- aloneme发表在《XGBoost + LR 就是加特征而已》
- ningyuwhut发表在《TensorFlow 中的候选采样》
- 匿名发表在《一种古老的矩阵分解:QR分解》
- 靠默契保证的私有制：Python 中的私有 | AlgorithmDog - 莹莹之色发表在《为了 1% 情形，牺牲 99% 情形下的性能:蜗牛般的 Python 深拷贝》
- 靠默契保证的私有制：Python 中的私有 | AlgorithmDog发表在《为了 1% 情形，牺牲 99% 情形下的性能:蜗牛般的 Python 深拷贝》
- 匿名发表在《XGBoost + LR 就是加特征而已》
- zldeng发表在《XGBoost + LR 就是加特征而已》
访问图谱
友情链接
功能
-
每周日更新，不关注下么？
-
