2015年11月9日谷歌开源了人工智能平台TensorFlow，同时成为2015年最受关注的开源项目之一。经历了从v0.1到v0.12的12个版本迭代后，谷歌于2017年2月15日发布了TensorFlow1.0版本

机器学习中哪些数学知识是必备的：线性代数、概率论和统计学、多元微积分、算法和优化理论、复变函数和信息论中的相关知识和概念都是必需的。

本文借助MichaelCopeland的讲解，让我们撩开人工智能、机器学习和深度学习的概念，深入理解它们的关系和区别。

美团点评这两年在深度学习方面也进行了一些探索，其中在自然语言处理领域，我们将深度学习技术应用于文本分析、语义匹配、搜索引擎的排序模型等

TensorFlow基于数据流图，用于大规模分布式数值计算的开源框架。节点表示某种抽象的计算，边表示节点之间相互联系的张量。

刚刚过去的2016年，回顾这一年，深度学习无疑是2016年最热的词。包括Google、Amazon、Facebook、Microsoft等各大巨头都在不遗余力地推进深度学习的研发和应用。

近年来，人工智能的强势崛起，特别是刚刚过去的AlphaGo和韩国九段棋手李世石的人机大战，让我们领略到了人工智能技术的巨大潜力。数据是载体，智能是目标，而机器学习是从数据通往智能的技术途

应用机器学习算法，必不可少的就是数据集。然而，通常情况下，收集到的数据集中或多或少会包含一些缺失值，比如年龄，性别，所在地等等。目前，研究者们已经研究出多种缺失值填补的方法。

我们都熟悉“人工智能”这一概念。毕竟，这个词常常在热门电影中出现，如《终结者》、《黑客帝国》、《机械姬》。但最近你也可能常常听到其他术语，如“机器学习”和“深度学习”，这些词有时与

这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、DeepLearning.

握紧你的键盘！在OSX和LInux上无需使用鼠标或GUI，也可以完成大量的操作。极具人气的面向各类NX系统的命令行工具目前已经扩展至Python、Go、NodeJS乃至各类混合型工具当中。

作为一名初学者，我也是刚刚接触人工智能和机器学习，希望能够和大家共同学习。接触一个领域的第一步是尽快的了解全貌并且搭建出相应的知识体系。