1樓：大江東去
深度學習是機器學習最熱門的乙個子集，是值得學習的，包括① 卷積神經網路
卷積神經網路，就是以「卷積層」作為主幹部分的神經網路，能夠實現區域性特徵提取，以及區域性特徵的非線性組合（https://
ieeexplore.ieee.org/document/726791
）。卷積神經網路
② 深度殘差網路
殘差網路是在卷積神經網路中新增了跨層恒等連線，緩解訓練難度（https://
arxiv.org/abs/1512.03385）。
深度殘差網路
③ 深度殘差收縮網路
如果資料中雜訊較強，可以考慮深度殘差收縮網路。深度殘差收縮網路在其內部包含了軟閾值化，能夠自適應地消除冗餘雜訊資訊（https://
ieeexplore.ieee.org/document/8850096
）[1]
[2]。
（面向強噪、高冗餘資料的）深度殘差收縮網路
2樓：雲大學小編
100餘種演算法元件，覆蓋回歸、分類、聚類、文字分析等演算法支援業內主流深度學習框架以及GPU分布式計算通過拖拉拽的方式拖動演算法元件拼接實現業務邏輯提供完整的資料探勘鏈路，做到一站式體驗
機器學習入門：概念原理及常用演算法
機器學習入門：常見演算法
機器學習實戰
3樓：shine
原理：機器學習實戰 (Machine learning in action)
實戰：Tensorflow或者theao等框架，tensorflow教程非常詳細，有中文版
新人嘗試自學機器學習，該如何是好？
一點淺見。舉個例子，如果你採用VC 進行桌面開發的話，那麼你會發現使用MFC可以很快地拖拽乙個介面，然後你會被它的訊息機制和C 虛函式搞得死去活來，然後，如果你對C 的物件導向設計理論和通用的設計模式比較了解，你就好得多，再然後，你可能發現MFC不夠用，所以，你必須鑽研win32 API，再然後，你...
如何評價《CS GO》主播 解說 Machine玩機器？
張三 昨晚 4.29 17 55玩機器直播一直到今天早上6 55，12個小時整，高強度無縫銜接各大比賽BO1 6657只有手槍局精華 4.30 csgo玩機器和dota風行阿雨去民政局領證啦！祝玩機器新婚快樂啊！ 咕嚕咕嚕卡 國內獨一檔的cs解說 玩機器和別的主播最大的區別在於他像乙個溫文爾雅的鄰家...
自學應該選擇誰的機器學習課？ 且如何做前期程式設計與數學準備？
紅紅火火恍恍惚惚 大學的高數，線代，概率論稍微溫習一下，然後推薦看吳恩達的課程，在B站上都有，在同時可以學一學TensorFlow或者pytorch這種框架。 ChenZhou 針對大三以下同學想學機器學習的，我一般建議先打好數學基礎，除非是大神型別的那忽略我這條回答，隨便找本書翻翻應該就OK了吧。...