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机器学习
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    机器学习`侠`练成记录 Becoming a Machine Learning Practitioner
    Becoming a Machine Learning Practitioner为什么叫机器学习`侠`，是`调包侠`, `调参侠`的梗 https://image.slidesharecdn.com/it-tage-ffm-2017-171219192303/95/distributed-de
    K姐
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    浅谈ML Design推荐系统面试心得, ask me anything
    地里的兄弟们好，这次跳槽实在从地里面汲取了太多有用的信息， 一直想要回馈大家，我看地里面虽然总是热烈讨论MLE这个职位，也偶尔蹦出几个MLE的面经 却很少有比较系统地讲ML Design轮的策略 先简单介绍一下我的情况，我是个统计小硕 16年秋天毕业以后就在一家小的公司任职data sc
    berserker888
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    越做ML/NLP research越想转行
    八个月的research实习过去一大半了，算上之前和教授做的八个月实习，作为undergrad也稍体会了下做research的妙处与苦处。这帖只想谈谈感想，也算是大学这一年多的总结。“没信心”只是我兴趣或许不在此+IQ不够，智商高的各位我还是非常推荐读个phd的。我的感想真的只apply到个人。
    Jing666
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    [毕业分享] 从伯克利ME博士混进CV核心学术圈，我的DIY博士学位
    不知不觉就毕业了，最近因为找工作等等（还有关注Covid-19）发现了这个论坛，感觉大家分享干货很多，就在这里分享一下我五年博士奇妙的经历吧。希望对有类似经历的同学有借鉴意义，不然就权当娱乐吧:) 我是在2015年秋开始在UC Berkeley读ME博士的，方向是流体力学。我伯克利的老板六七十
    一亩三分地匿名用户
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    机器学习面试的那些事儿
    一直想写写数据科学家面试中机器学习有关的问题，无奈杂事缠身又懒癌发作导致迟迟没有动笔。最近找工季来临，不少同学找我咨询数据科学家面试的问题，借此机会把自己的一点点想法和经验教训记录下来。 作为数据科学家的核心技能之一，机器学习在数据科学家日常工作中的重要性不言而喻。正因如此，机器学习是数据科学家面
    qingbinlee
    20270
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    不定时的看看深度学习deep learning
    目的：不做研究，就是自己学起来，看看到底有什么用。不做严格计划了。 一楼贴总结和资料 ================================== Hands on practice with kaggle https://www.kaggle.com/c/facial- ..
    K姐
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    做机器学习真是太难了
    脑子涨有感而发... 曾经因为机缘巧合入了机器学习的坑，原以为会比sde轻松，没想到原来是地狱模式.. 羡慕几年前的机器学习，搞搞清楚random forest, xgboost，各种回归，数学能推个svm,罗辑回归就能找到好工作的年代，自从进入深度学习时代之后每年新出来的东西层出不穷，面试直
    szhhan
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    如何用好github 附带自学机器学习高星资料
    大家对Github都不陌生，最大的开源代码社区，也经常在论坛中看到，比如大家遇到不会的leetcode题，在github上就有大量的代码解答。其实它不仅是代码存储和查看的平台，还可以用作自学资料。感谢伟大的开源精神，上面很多人分享了高质量的电子书，课件，python notebook，甚至很多res
    fby0656
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    机器学习入门经历
    自己最早接触机器学习其实是在读CS master的时候，学校有一门介绍机器学习的课程。那是机器学习正在慢慢变火的时候，能容纳200人的教室被挤满了人，甚至过道上全坐的是学生。但遗憾的是我自己却没有通过这门课认认真真的入门机器学习这个领域：课程安排的太紧是一方面，导致我只是囫囵吞枣般的上完了所有的课程
    aaran
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    中国的AI算法限制出口了！
    请问大家怎么看待商务部和科技部刚刚发布的限制出口技术清单？这会导致tiktok的交易被吹吗？
    XiaLi001
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    【新人求大米】机器学习四大名著PDF分享
    求打赏大米~~~~ Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems Python Machin
    flyingrosefish
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    Machine Learning方向的工作是不是只青睐PHD?钻研ML对求职有帮助么？
    题主小白一个，求教育求指导。。现在大四海本CS暑假后就要开始读研(也是CS)，但觉得自己并不适合太偏学术研究所以完全没有以后读PHD的打算，感觉读完研直接工作最好。 在大学期间发现对machine learning挺感兴趣的，假期也和教授作了两年的research，这个领域现在也很火（虽然也经
    雪橇犬
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    Data Scientist 转行做 ML Engineer, Ask Me Anything
    lz 之前在大厂当 Data Scientist，搬搬砖，工作内容与建模无关。统计小硕，小于五年工作经验。因为想要做ML/modeling相关的工作，跳了一波槽，非常幸运地拿到了某大厂的 ML engineer职位 上次跳槽经验贴：https://www.1point3acres.com/bb
    earlgrey
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    狗家swe在ml application组心得
    发此贴的目的是给大家一点信心，也想把大公司ml应用环境介绍一下。 背景 组是 recommendation的back end， 组员 都是名校phd或者top kaggler。 本人小硕一枚，以前纯swe主要focus on data pipelines/platform的。 机缘巧合来到这个
    hcchen
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    想问问深度学习现在业界什么状况？
    Clark_Ting
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    只读研究生申machine learning人工智能相关工作比较尴尬
    大家好，我是新手 第一次发帖。刚刚在北美比较知名的大学研究生毕业，北美本科cs+研究生ml。就是想感慨下，读machine learning， data science相关专业，只读到研究生好像真的不容易在加拿大找到合适的工作。大公司搞ml和AI只招博士生，小公司也更倾向招博士，ml研究生显得比上不
    耕田的码农
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    业界中DS/ML应用上线Implementation的问题
    大家好，相信大部分DS在工作中用Python或者Spark做Demo肯定已经不成问题，但是当大家完成Proof Concept真要上线这个功能或者go into production的时候是怎样处理的？ 例如产品或者网站压根不是Python写的（也许可以接驳一个Python Script）， Skl
    chztony
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    后ML时代，domain knowledge比会几个model重要一万倍！
    Sunny.Day
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    机器学习---面试笔记，part 1（全都是干货，有经验才能看懂）求加米
    为了加米看面经，掏家底儿了。 都是Google, Amazon, MS，FB工程师们的讨论笔记。 求加精， 加米 很多公司需要feature engineering， Overfitting可能来自三个方面：一个是来自Model的，一个是来自Data的，一个是对data的split不
    anderson1234
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    机器学习入门经历（二）
    本篇是接着上一篇机器学习入门经历（https://www.1point3acres.com/bbs/thread-574769-1-1.html），继续介绍我的机器学习的入门经历。 第三阶段：学习机器学习基础如果说前两个阶段中对于概率论和凸优化的学习是磨刀阶段的话，这个阶段就是真正开始学习机器
    aaran
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