在用 elago 的硬壳

牛校读博都是本科毕业直接读的

太棒了

@Elethom 行行行大神你有理，我们英语都不行。

@Elethom 我寻思你说的两个词楼上都提到了？最多只能说一部分用户英语水平不够好吧。

不管效果如何，DIY 都是大佬！请上图给各位瞻仰一番！

楼主就是之前问什么是面向对象编程的啊。就说有种熟悉的味道。

哇解开了我的疑惑，谢

probabilistic machine learning 是你要学的下一门课，从你学过的统计，到贝叶斯，到机器学习，概念串起来，神经网络的概念也建立好了

在下一门课是 deep learning，在建立好神经网络概念的基础上讲各种现在的神经网络结构

这是我了解的我们学校的相关本科课程设置。第一门课的数学知识擅长的话，就会学的很快。

@3dwelcome #33 并不是连接越多，层次越多，神经网络预测结果就越精确哦。神经网络的网络结构和 rectifier 甚至更重要。事实上神经网络从出现之后三十年都不太流行，直到最近一些年算力能支持 CNN （一种网络结构）和 ReLU （一种 rectifier ），这两者又特别适合 CV 和 NLP 才出现爆发。也只是在 CV 和 NLP 爆发，精确度还可以。在其他方面精确度很难到能不依赖传统 regression 独自应用的地步，徒增节点数和层数反而会降低准确率。

我只是个入门爱好者。这 V 站里搞机器学习的硕士博士和专业人士一大把，切勿班门弄斧。

@lbingl 楼主说了这是个草稿。不过要是搞正式版，还有好几个大小写：Git, Node.js, CI 以及其他首字母需要大写的。
@YsHaNg 我在国外都没中文简历，我以为国内只要中文简历。原来也要英文了吗。

dp 听起来是对的方向……

@JamesChen 我最近挺喜欢搅浑水的，您多担待。

@JamesChen 你写的那么详细用心，换来楼主一句骂，你是不是应该反思一下？

@leeolsen 其实现在常用的 SciPy 包里，不少方法也是直接在 Fortran 常用包的基础上封装的。经典就是经典

我是初学者，之前为了处理数据积累了快 1000 行代码，已经封装了好多函数还是很长。然后花了一两周改写成 OO，期间遇到不少问题，一个一个解决了。现在同样的事只需要写不到十行代码。

大二就学了 C++，但是直到自己动手的那两周，我才理解了 OO

@R0ckyY2 嗯嗯，实际上就是性能过剩

我感觉大约从 el capitan 之后就一直有，导致我形成了一个肌肉记忆，就是 cmd c 会按好几次