线性回归到神经网络，机器学习工程师进阶之路,关于免费线性回归论文范文在这里免费下载与阅读,为您的线性回归相关论文写作提供资料。
线性回归论文参考文献：
其实,这条学习之路中大部分知识是基于计算机视觉（CV）的,因为它是一条获得一般知识的最佳捷径,而从CV中获得的经验知识可以简单地转移到任何机器学习（ML）领域.
我们将使用TensorFlow作为ML框架,因为它是最有前途且早已准备充足的学习材料.
还有一点需要声明的是,如果你现在正在学习相关理论和材料,且同时不断地从已学材料中获得经验的话,学习效果将会更好.
此外,如果你想和那些能够解决现实生活问题的人竞争,我建议你在Kaggle上注册成为会员,以学习更多知识,因为它可能会成为你的简历中一个很好的加分项.
你需要掌握什么
你需要会Python,当然,你不必成为一位导师,只要将基础的知识掌握牢靠就很好了.关于其他任何相关知识,这里有补充手册.
课程
1.约翰霍普金斯大学的实用机器学习
（https：//www.coursera.org/learn/practical-machine-learning）
2.斯坦福大学的机器学习
（https：//www.coursera.org/learn/machine-learning）
前两个课程主要讲的是数据科学和机器学习的基本知识,从而使你为开始一个真正的机器学习的艰难旅程准备充分.
3.CS231n：用于视觉识别的卷积神经网络2017（http：//cs231n.stanford.edu/）
（2016的版本在此处
http：//academictorrents.com/details/46c5af9e2075d9af06f280b55b65cf9b44eb9fe7）
这就是你开始要好好学习的东西,这是你能够在互联网上找到关于ML和CV的最好的课程.它不仅会告诉你这个领域的知识有多么深,而且还会为你提供进一步调查的良好基础.
4.Google深度学习（https：//www.udacity.com/course/deep-learning--ud730）
这是可选课程,你可以只选择其中的实用部分.
5.CS224d：用于自然语言处理的深度学习（http：//cs224d.stanford.edu/）
对于那些想要掌握自然语言处理的人来说这是一个可选课程.不过,它确实很棒.
6.深度学习教材（https：//leonardoaraujosantos.gitbooks.io/artificial-inteligence/content/）
这是涵盖了ML许多方面的实用手册.
实践教程
下面包括许多教程和项目,你可以试着去运行相关程序,了解它们的工作原理,并考虑该如何改进它们.创建这个列表的目的就是增加你在ML领域的专业知识和兴趣,所以即使有些任务对你来说很难,也不要害怕,你可以在准备就绪时再回头开始尝试.
1.来自Kadenze的Tensorflow的简单实践课程（https：//www.kadenze.com/courses/creative-applications-of-deep-learning-with-tensorflow-iv/info）
2.Tensorflow教学集（https：//github.com/nfmcclure/tensorflow_cookbook）
3.Tensorflow-101教程集
（https：//github.com/sjchoi86/Tensorflow-101）
4.快速风格迁移网络
（https：//github.com/lengstrom/fast-style-transfer）
这将显示如何使用神经网络将名画中的风格迁移到任何照片中.
5.图像分割
（https：//github.com/MarvinTeichmann/tensorflow-fcn）
6.使用SSD进行目标检测
（https：//github.com/balancap/SSD-Tensorflow）
用于目标检测的最快（也更为简单）的模型之一.
7.用于目标检测和分割的快速掩码RCNN（https：//github.com/CharlesShang/FastMaskRCNN）
8.强化学习
（https：//github.com/dennybritz/reinforcement-learning）
非常有用的知识,特别是如果你想“制造”一个机器人或下一个Dota AI.
9.来自Google Brain团队的Magenta项目
（https：//github.com/tensorflow/magenta/tree/master/magenta/models）
旨在通过神经网络创造令人信服的艺术和音乐项目,结果非常显著.
10.用于实时图像增强的深度双边学习（https：//groups.csail.mit.edu/graphics/hdrnet/）
来自Google最新的用于照片增强的神奇算法.
11.自动驾驶项目
（https：//github.com/udacity/self-driving-car）
想让你的汽车实现全自动?——这是一个很好的起点.
常见问题解答
如果你被难住了怎么办?
首先,你必须明白,机器学习不是100%精确的——大多数情况只是一个很好的猜测和大量的优化迭代.所以在大多数情况下想出一些独特的想法是非常困难的,因为你将花大量的时间和资源来训练模型.所以不要试图自己找出解决方案——你应该搜索论文、项目以及寻找可以帮助你的人.这样,你会更快更好地获得经验.
一些可以帮助你的网站：http：//www.gitxiv.com/,http：//www.arxiv-sanity.com/,https：//arxiv.org/,https：//stackoverflow.com.
为什么论文不能完全解决问题,甚至有些地方是错的?
很可惜,但并不是所有的科技人员都想公开他们的研究成果,但他们都需要通过发表出版物才能获得资助和成功.所以其中有些只是发布资料的一部分,或者故意在公式中出错.这就是为什么总是能更好地搜索到代码而不是论文.你应该把这些论文当成一个论据或者某个问题解决的事实.
在哪里可以找到最新的资料?
你使用这几个网站http：//www.gitxiv.com/,http：//www.arxiv-sanity.com/,https：//arxiv.org/.第一個网站不仅仅是一篇论文,还包含代码资源,所以更实用.
我应该使用云端还是PC /笔记本电脑进行计算?
云是最适合计算生产模型的.对于学习和测试,使用CUDA显卡的PC /笔记本电脑要经济得多.例如,我用GTX GeForce 960M和690 CUDA内核在笔记本上训练所有模型.
当然,如果你有云或免费资助的设备,可以使用它.
如何改进模型超参数的优化?
在训练中遇到的主要问题是时间,你不能只是坐着观看训练统计数据,因此,我建议你使用GridSearch.基本上,只需创建一组超参数和模型体系结构,然后一个接一个地运行它们,保存结果就可以了.因此,你可以在晚上进行训练,在第二天比较结果,找到最为合适的那一个.
你可以在sklearn库中查看这个过程是如何完成的：http：//scikit-learn.org/stable/modules/grid_search.html.
结论：关于本文可作为相关专业线性回归论文写作研究的大学硕士与本科毕业论文线性回归方程公式论文开题报告范文和职称论文参考文献资料。
龙虾学院刷屏网络，还有哪些高校不走寻常路
近日，湖北江汉艺术职业学院因一份录取名单频频被媒体报道。据悉，86名新生被该校下属“潜江龙虾学院”录取。有网友笑称，“讲真的，我能一口气念到博士。
利用神经网络动力学实现基于模型强化学习
一般来说，让机器人在现实世界中自主行动是一件很困难的事情。即使具有昂贵的机器人和世界一流的研究人员，机器人仍然难以在复杂的非结构化环境中进行自主。
预科学生学习焦虑多元线性回归分析
摘要：焦虑是影响各民族预科同学学习的情感因素之一，它直接导致学生学习注意力下降、学习效率提不高、学习成绩差，探究少数民族预科学生在学习过程中产生。