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如何用70行java代码实现深度神经网络算法
资料介绍
对于现在流行的深度学习，保持学习精神是必要的——程序员尤其是架构师永远都要对核心技术和关键算法保持关注和敏感，必要时要动手写一写掌握下来，先不用关心什么时候用到——用不用是政治问题，会不会写是技术问题，就像军人不关心打不打的问题，而要关心如何打赢的问题。
程序员如何学习机器学习
对程序员来说，机器学习是有一定门槛的（这个门槛也是其核心竞争力），相信很多人在学习机器学习时都会为满是数学公式的英文论文而头疼，甚至可能知难而退。但实际上机器学习算法落地程序并不难写，下面是70行代码实现的反向多层（BP）神经网络算法，也就是深度学习。其实不光是神经网络，逻辑回归、决策树C45/ID3、随机森林、贝叶斯、协同过滤、图计算、Kmeans、PageRank等大部分机器学习算法都能在100行单机程序内实现（以后考虑分享出来）。
机器学习的真正难度在于它为什么要这么计算，它背后的数学原理是什么，怎么推导得来的公式，网上大部分的资料都在介绍这部分理论知识，却很少告诉你该算法的计算过程和程序落地是怎么样的，对于程序员来说，你需要做的仅是工程化应用，而不需要证明出一项新的数学计算方法。实际大部分机器学习工程师都是利用别人写好的开源包或者工具软件，输入数据和调整计算系数来训练结果，甚至很少自己实现算法过程。但是掌握每个算法的计算过程仍然非常重要，这样你才能理解该算法让数据产生了什么样的变化，理解算法的目的是为了达到什么样的效果。
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| 如何用70行java代码实现深度神经网络算法.pdf | 732K |
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资料：bitboy
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