机器学习基础 一文读懂机器学习、数据科学、人工智能、深度学习和统计学之间的区别 人人都能读懂的无监督学习：什么是聚类和降维？ 如何解读决策树和随机森林的内部工作机制？...：利用学习曲线诊断模型的偏差和方差 教程 | 如何为时间序列数据优化K-均值聚类速度？...你要先理解图论的基本定义与形式 数学 干货 | 机器学习需要哪些数学基础？ 深度神经网络中的数学，对你来说会不会太难？ 观点 | Reddit 热门话题：如何阅读并理解论文中的数学内容？...本文是你的机器学习指南 教程 | 如何使用JavaScript构建机器学习模型 教程 | 初学文本分析：用Python和scikit-learn实现垃圾邮件过滤器 教程 | 如何通过牛顿法解决Logistic...代码优化指南：人生苦短，我用Python 资源 | 从数组到矩阵的迹，NumPy常见使用大总结 教程 | Python代码优化指南：从环境设置到内存分析（一） 资源 | 如何利用VGG-16等模型在CPU
此外，据机器之心了解，这曾是谷歌内部培训工程师的课程，有近万名谷歌员工参与并将学到的东西用在产品的优化和增强上。...此外，读者也需要一些 Python 编程经验，但一般只需要最基础的函数定义、列表/字典、循环和条件表达式等。...其实准备工作主要分为数学基础、编程基础和函数库三个部分，我们给各位读者提供机器之心的资源文章合集，以便查阅相关问题。...对于微积分，我们只需要了解导数、偏导数和链式法则的基本概念就行，虽然最优化方法需要非常多的数学知识才能明确地推导出流行的优化器表达式，但在基础阶段只需要调用工具就行了。...在 Python 编程与常见第三方库等方面，该课程也只有非常少的要求，掌握基本的操作就行。例如 Python 的列表、字典和元组三大数据结构，还有循环和条件等基本表达式。
Theano是一个Python库，它允许你定义、优化和求值数学表达式，特别是具有多维数组（numpy.ndarray）的数学表达式。...CAS与优化编译的这种组合对于复杂数学表达式重复求值并且求值速度很关键的任务特别有用。...Theano是一个Python库和优化编译器，用于处理和求值表达式，特别是矩阵表达式。矩阵的操作通常使用numpy包来完成，那么什么是Theano做的而Python和numpy没有做的呢？...稳定性优化：Theano可以识别[某些]数值不稳定的表达式，并使用更稳定的算法计算它们。 最接近Theano的Python包是sympy。...Theano比Sympy更注重张量表达，并有更多的机制进行编译。Sympy具有更复杂的代数规则，可以处理更多种类的数学运算（如序列，极限和积分）。
OpenAI研究科学家Noam Brown说道：「我喜欢看到新评估的前沿模型通过率如此之低。这种感觉就像一觉醒来，外面是一片崭新的雪地，完全没有人迹。」...不久前，来自苹果的研究院团队证明，就算是在数学这些基础科学方面最先进的o1模型，其卓越的表现也是来源于对特定数据集针对性的持续优化。...这就像OpenAI前段时间发布的魔方项目，大多数人关注的是解魔方本身（这很简单），却不是让机器人用手去扭合一面魔方这种其实极其困难的任务。...非常长的上下文窗口、连贯性、自主性、常识、有效的多模态输入输出……我们如何构建好的「简单工作」评估？这些是你期望团队中任何入门级实习生都能完成的事情。...模型的解答支持自动验证，从而实现高效评估。无论是精确的整数，还是如矩阵或符号表达式（在SymPy中），一个验证脚本可以通过将模型确认提交的答案与已知解决方案来精确匹配以对提交的答案进行检查验证。
James Bergstra教授等人在2010年的Scipy曾说，Theano是一个CPU和GPU的数学表达式编译器。...换句话来说，Theano是一个能够让你高效地对数学表达式进行定义、优化和评估的Python学习库。...Theano是由一些高级研究人员，如Yoshua Bengio，和“蒙特罗学习算法研究所”（MILA）共同研发的。...下图是发布于2010年Scipy上的Theano教程，图中对比了Theano下的GPU和CPU与当年其他的工具。这张图片发表于原创论文——《Theano——CPU和GPU的Python数学编译器》。...《Theano——CPU和GPU的Python数学编译器》作者：James Bergstra, Olivier Breuleux, Frédéric Bastien, Pascal Lamblin, Razvan
这种方式会让你对你可以构建的 Python 应用有一个概览，同时也会教你如何使用这些强大的库。 ◎ 第三，你会学到怎样写出更加“Pythonic”的代码。...lst = [x**2 for x in range(10)] 我们还可以把这个单行程序分解成更简单的单行，用于介绍重要的 Python 基础知识，如变量赋值、数学运算符、数据结构、for循环，成员运算符...--下略-- 如《Python之禅》所言，“可读性很重要（Readability counts）”，单行程序是解决问题的最小化方案，在很多情况下，将一段代码改写为 Python 单行程序会提升可读性，并使得代码更加...他的网站不仅发展迅速，也帮助数以万计的学习者提升了编码技能和优化在线业务。克里斯蒂安同时也是《Python咖啡时间》（Coffee Break Python）系列自出版图书的作者。...关于译者 苏丹，网上id一般为su27，2009年毕业于北京师范大学数学系，主要从事后端编程工作，也曾从事前端与客户端开发工作。
该网络模型的出现并非偶然，而是为了解决传统深度学习模型，特别是卷积神经网络（CNN）在某些方面存在的局限性。 动机：何为胶囊网络？...胶囊通常涉及一系列底层数学运算，如“压缩”（squashing）函数用于限制输出向量的模长。...从理论到实践 动态路由算法是Geoffrey Hinton等人在2017年首次提出的，至今已有多种改进和变种。在实践中，动态路由算法经常需要与特定的胶囊架构和任务相结合进行优化。...---- 四、胶囊网络的数学原理 4.1 向量表示 胶囊网络与传统神经网络的一个重要区别在于其对信息的高维向量表示。这种高维向量不仅仅是一个简单的数值集合，它具有丰富的几何与数学内涵。...这些高级数学工具可以帮助我们更精确地描述和理解高维向量空间的复杂结构。 4.2 路由算法 动态路由算法是胶囊网络中至关重要的一部分，其工作方式与传统的神经网络中的前向传播算法有显著不同。
它包含许多实现标准机器学习和数据挖掘任务的算法，如降维、分类、回归、聚类和模型选择。 3.Numpy 什么是 Numpy？ Numpy 被认为是 python 中最流行的机器学习库之一。...TensorFlow 和其他库在内部使用 Numpy 对 tensor 执行多个操作。数组接口是 Numpy 的最佳和最重要的特性。...通常，机器学习模型预测的结果并不准确，python 内置的机器学习库 Eli5 有助于克服这一挑战。它是可视化和调试所有机器学习模型的组合，并跟踪算法的所有工作步骤。...在短时间内需要进行大量计算的数学应用 Eli5 在和其他 Python 包存在依赖关系的情况下发挥着至关重要的作用 在各个领域的传统应用程序实现新方法 8.SciPy 什么是 SciPy？...Theano 表达式的实际语法是符号化的，这对于习惯于常规软件开发的初学者来说是很不方便的。具体来说，表达式是以抽象的方式定义、编译的，然后直接用于计算。
但是绝大多数人了解的只是正则的一个小面，真正的精髓却很少关注！ 希望大家能知道正则的知识点其实非常非常多，尤其是正则引擎执行原理以及正则优化，这算是正则表达式的进阶知识点，面试中也可能会被问到。 ?...1956年：一位名叫Stephen Kleene的数学科学家发表了一篇题目是《神经网事件的表示法》的论文，利用称之为正则集合的数学符号来描述此模型，引入了正则表达式的概念。...之后很多编程语言如：Python、Java、Ruby、.Net、PHP等等在设计正则式支持的时候都参考Perl正则表达式。 ?...ps：元字符表示正则表达式功能的最小单位，如 * ^ $ \d 等等 关于语法部分猪哥并不想过多的讲解，给大家做一个详细的归纳整理，供大家日后快速查找吧！ ?...1.书 推荐正则表达式的书，那必然是《精通正则表达式》 ，目前这本书已经出了第三版，豆瓣评分8.9。 内容虽然稍有啰嗦，但是对于正则新手很友好，唯一不足是Python案例少。 ?
但是绝大多数人了解的只是正则的一个小面，真正的精髓却很少关注！ 猪哥希望大家能知道正则的知识点其实非常非常多，尤其是正则引擎执行原理以及正则优化，这算是正则表达式的进阶知识点，面试中也可能会被问到。...1956年：一位名叫Stephen Kleene的数学科学家发表了一篇题目是《神经网事件的表示法》的论文，利用称之为正则集合的数学符号来描述此模型，引入了正则表达式的概念。...之后很多编程语言如：Python、Java、Ruby、.Net、PHP等等在设计正则式支持的时候都参考Perl正则表达式。 ?...ps：元字符表示正则表达式功能的最小单位，如 * ^ $ \d 等等 关于语法部分猪哥并不想过多的讲解，给大家做一个详细的归纳整理，供大家日后快速查找吧！ ?...1.书 推荐正则表达式的书，那必然是《精通正则表达式》 ，目前这本书已经出了第三版，豆瓣评分8.9。 内容虽然稍有啰嗦，但是对于正则新手很友好，唯一不足是Python案例少。 ?
通过 Relay 和 TVM 的协同工作，TVM 接收来自 Relay 层优化后的子图，并针对每个算子进行底层优化和内核生成，这些优化和生成根据具体硬件平台进行定制，以最大化硬件利用率和执行效率。...最后，通过使用高级优化语言（如 HLO/LLO）和底层编译器（如 LLVM IR）来实现整体的设计，所有的优化 Pass 规则都需要手工提前指定，以确保编译器能够正确地识别和应用优化策略。...在 Tensor Comprehensions 中，程序员可以使用高级编程语言（如 C++）编写 tensor comprehension 表达式，描述神经网络模型的计算过程。...Polyhedral model 是一种用于描述多维循环嵌套的数学框架，它可以帮助优化循环结构并生成高效的调度策略。...在如下图所示的 AI 编译器前端优化流程图中，AI 编译器将对输入的 GraphIR，依次执行包括但不限于常量折叠、常量传播、算子融合、表达式简化、表达式替换、公共子表达式消除等各种前端优化 Pass，
它包含许多实现标准机器学习和数据挖掘任务的算法，如降维、分类、回归、聚类和模型选择。 3.Numpy 什么是 Numpy？ Numpy 被认为是 python 中最流行的机器学习库之一。...TensorFlow 和其他库在内部使用 Numpy 对 tensor 执行多个操作。数组接口是 Numpy 的最佳和最重要的特性。...在短时间内需要进行大量计算的数学应用 Eli5 在和其他 Python 包存在依赖关系的情况下发挥着至关重要的作用 在各个领域的传统应用程序实现新方法 8.SciPy 什么是 SciPy？...此外，SciPy 还使用其特定的子模块提供了所有有效的数值程序，如优化、数值积分和许多其他程序。 所有 SciPy 子模块中的所有功能都有具体的文档注释。 SciPy 被用在哪里？...Theano 表达式的实际语法是符号化的，这对于习惯于常规软件开发的初学者来说是很不方便的。具体来说，表达式是以抽象的方式定义、编译的，然后直接用于计算。
它包含许多实现标准机器学习和数据挖掘任务的算法，如降维、分类、回归、聚类和模型选择。 3.Numpy ? 什么是 Numpy？ Numpy 被认为是 python 中最流行的机器学习库之一。...TensorFlow 和其他库在内部使用 Numpy 对 tensor 执行多个操作。数组接口是 Numpy 的最佳和最重要的特性。...什么是 LightGBM？ 梯度增强是最好的和最流行的机器学习（ML）库之一，它可以帮助开发人员使用重新定义的基本模型，即决策树来构建新的算法。因此，有专门的库可以快速有效地实现这种方法。...在短时间内需要进行大量计算的数学应用 Eli5 在和其他 Python 包存在依赖关系的情况下发挥着至关重要的作用 在各个领域的传统应用程序实现新方法 8.SciPy ? 什么是 SciPy？...Theano 表达式的实际语法是符号化的，这对于习惯于常规软件开发的初学者来说是很不方便的。具体来说，表达式是以抽象的方式定义、编译的，然后直接用于计算。
/2470895 ，这篇文章内容详细，讲解细腻，我这种初学者都能很好看懂的~下面来开始我今天的正文...一.语言特点1.简洁易读的语法Python 的语法简洁明了，采用了强制缩进的方式来表示代码块，使得代码更加清晰易读...2.丰富的库和工具Python 拥有庞大的标准库，涵盖了各种领域的功能，如文件操作、网络编程、数据库连接、数学计算等。...Python 是一种解释型语言，代码在运行时由解释器逐行解释执行。...同时，Python 也提供了一些优化的方法，如使用 C 语言扩展、使用 JIT 编译器等，可以提高代码的执行效率。二.Python语法讲解Python 的语法基础是深入学习这门语言的基石。...这些变量、数据类型与运算符的灵活运用，构成了 Python 代码编写的基本元素，为后续复杂程序的构建奠定了坚实基础。无论是简单的数学计算，还是复杂的数据处理逻辑，都离不开它们的协同工作。（未完待续）
在这种情况下，编译器就会发挥作用。下文将介绍各种 Python 编译器、其类型和用途。什么是 Python 编译器？...可以理解 Python 编译器是一种软件，它能将人类可读的 Python 代码转换成计算机硬件可直接运行的低级语言（通常是字节码或机器码）。有了这种编译程序，Python 程序运行速度会更快。...PyPyPyPy 是一个即时编译器和 Python 解释器。它能动态地将 Python 代码转换为有效的机器代码。与 CPython 相比，PyPy 在速度上有明显优势，特别是对于计算要求较高的工作。...NumbaNumba 是专为 Python 数值运算创建的 JIT 编译器。它使用 LLVM 编译器基础架构，将 Python 函数转换为优化的机器代码。Numba 大大加快了数学计算的速度。...编译选择：为优化机器学习模型，请查找可提供多种编译选择（如静态链接）的编译器。Python 编译器允许您将代码转换为有效的机器代码，从而提高性能。
尽管机器学习没有专用的语言，但有的机器学习框架（如 TensorFlow）在 Python API 下高效地创建了「新语言」，而一些系统（如 PyTorch）重新使用 Python 作为建模语言。...大家使用 Python 和 TF 库进行编程，因此这个结论似乎有点令人惊讶。但是，TF 要求你在其内部语言内使用 Python 代码构建表达式树，然后 TF 再进行评估。...在 TensorFlow 中，Python 是元语言，我们使用 TF 这种基于静态计算图的语言编写程序。...当前机器学习语言一个明显的挑战是在性能方面难以取得一致性，即早期的混合方法需要更多的开发工作。...这可能是我们快速发展的唯一出路，机器学习参与者们也不能从更为广泛的 HPC 和数学社区中分裂出去。一个理想条件下的机器学习生态系统是理想的数学生态系统，这些社区之间的合作将使所有人的力量都获得倍增。
通用统计和数学知识 今天的许多数据科学家曾经是统计学家和分析人员，许多机器学习的模型就是（重新包装为）统计学习模型（如线性回归，岭回归，LASSO，逻辑回归）。...金融公司的数据科学职位需要） 如何找到某些事件的概率 对于数学问题，你可能会被问到以下问题： 一些需要一些思考的脑筋急转弯问题 如何计算特定损失函数的梯度 关于损失函数或优化算法的一些详细问题 4....4.1 编程语言 在编程语言方面，Python，Scala，SQL和R似乎是人们使用的最流行的语言，但我也看到人们使用其他语言，如Java，C ++和Matlab（尽管它不是一种编程语言））。...正则表达式的一些问题 以下是你可能会被问到的一些计算机视觉相关问题： 你如何将网站上的图像分组为不同的类别（如电子，服装等）？ 如何构建一个模型来自动地标记一张图像中的不同人脸？...以下是你可能会被问到的一些示例问题： 你喜欢什么样的职位，一个涉及研究和研发的职位，还是更倾向于把现有模型应用于公司内部数据并围绕它构建数据驱动的解决方案的职位？
在进行批量梯度下降时使用动量梯度下降法的优点 通用统计和数学知识 今天的许多数据科学家曾经是统计学家和分析人员，许多机器学习的模型就是（重新包装为）统计学习模型（如线性回归，岭回归，LASSO，...金融公司的数据科学职位需要） 如何找到某些事件的概率 对于数学问题，你可能会被问到以下问题： 一些需要一些思考的脑筋急转弯问题 如何计算特定损失函数的梯度 关于损失函数或优化算法的一些详细问题 编程和软件工程技能...a.编程语言 在编程语言方面，Python，Scala，SQL和R似乎是人们使用的最流行的语言，但我也看到人们使用其他语言，如Java，C ++和Matlab（尽管它不是一种编程语言））。...正则表达式的一些问题 以下是你可能会被问到的一些计算机视觉相关问题： 你如何将网站上的图像分组为不同的类别（如电子，服装等）？ 如何构建一个模型来自动地标记一张图像中的不同人脸？...以下是你可能会被问到的一些示例问题： 你喜欢什么样的职位，一个涉及研究和研发的职位，还是更倾向于把现有模型应用于公司内部数据并围绕它构建数据驱动的解决方案的职位？
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