大数据时代是机器学习最美好的时代,因为数据不再是问题,各类问题都可以收集到海量的数据。但是,对于很多人来说,这一门交叉学科本身却神秘而陌生,对于没有系统学习过相关基础学科的人来说尤其感到“高不可攀”。如今已出版的机器学习相关书籍中,很多都有这个特点:公式多,晦涩难懂。这让很多程序员出身的人望而却步。然而,在第一次读到本书的英文版时,译者就彻底相信:机器学习完全可以讲解得通俗易懂,让知识的传递实现“润物细无声”。
评分在突破式创新的前夜,新技术和新商业模式层出不穷,不确定因素很多,那些站在新技术与新消费趋势的交汇点上的创业者们往往能为人们指明创新的方向,于是应者云集,形成一个创新的洪流,像旋风一样迅速刮遍全世界,这种现象不仅存在于苹果公司,而且是硅谷地区成功企业的共性,我们不妨将这种“创新场”统称为“硅谷场”。
评分 评分当今各行业,尤其是互联网,数据规模越来越大,要从中有效地发现模式来提高生产力,用传统的方式已经几乎不可能,只能借助计算机来完成诸多使命。因此,机器学习这一新兴的学科变得越来越重要,它已经在搜索、推荐、数据挖掘等多个领域闪耀光芒。机器学习是一门交叉学科,内容涉及概率论、统计学、高等数学、计算机科学等多门学科。该学科致力于设计一种让计算机具有“学习”能力的算法,通过发现经验数据中隐藏的模式,实现对未知数据的预测。
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评分Facebook凭什么从硅谷福地一跃而起?
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