刚刚上了一下machine learning一个课程，大家看看觉得怎样# Programming - 葵花宝典
z*n
1 楼
另外一个学校的老师愿意我给他做Volunteer， 这个可以算那个可以弥补3个月的OPT么？
谢谢。
谢谢。
r*6
2 楼
朋友回国，信用卡刷多了，账上钱不够转账。问如果我寄check帮她付账，什么要求。
我一直网上付
钱，不知道应该什么手续。我需要知道她的信用卡卡号吗？
我一直网上付
钱，不知道应该什么手续。我需要知道她的信用卡卡号吗？
S*s
3 楼
夏天在院子里做了个小工程，挖出的土在草地上堆了几天，下面的草死了不少。现在打
算在草地边上种些树和灌木，如果把这些地方的草移到枯草的地方，可行吗？需要挖多
深？要注意些什么？
算在草地边上种些树和灌木，如果把这些地方的草移到枯草的地方，可行吗？需要挖多
深？要注意些什么？
x*1
4 楼
本人刚刚学习ML，上了一下machine learning以下的一个课程，
https://www.superdatascience.com/machine-learning/
里面包含了python跟R的implementations,各个方面的都有了，
把所有的模块都介绍了一遍 （neural networks, random forests, SVMs, bayes
networks）,也有具体例子如何用 tensorflow, theano etc. 感觉还是挺好的，没有太
多的数学，
但本人没有上过andrew ng 吴恩达的ML课程，是否需要再去上吴恩达的ML呢？有经验的
前辈，大牛能否指点一下，下一步如何学习，是不是去kaggle看看人家的code比较快，
谢谢！
https://www.superdatascience.com/machine-learning/
里面包含了python跟R的implementations,各个方面的都有了，
把所有的模块都介绍了一遍 （neural networks, random forests, SVMs, bayes
networks）,也有具体例子如何用 tensorflow, theano etc. 感觉还是挺好的，没有太
多的数学，
但本人没有上过andrew ng 吴恩达的ML课程，是否需要再去上吴恩达的ML呢？有经验的
前辈，大牛能否指点一下，下一步如何学习，是不是去kaggle看看人家的code比较快，
谢谢！
k*a
5 楼
可以
s*c
6 楼
网上你的checking帐号直接bill pay她的信用卡啊
【在 r*******6 的大作中提到】
: 朋友回国，信用卡刷多了，账上钱不够转账。问如果我寄check帮她付账，什么要求。
: 我一直网上付
: 钱，不知道应该什么手续。我需要知道她的信用卡卡号吗？
【在 r*******6 的大作中提到】
: 朋友回国，信用卡刷多了，账上钱不够转账。问如果我寄check帮她付账，什么要求。
: 我一直网上付
: 钱，不知道应该什么手续。我需要知道她的信用卡卡号吗？
m*i
7 楼
可以，铲的时候多带一些泥土，移完后常浇水。
n*w
8 楼
这个是免费的还是要钱的
z*n
9 楼
谢谢。
请问是只需要一封offer letter 就行了么？
要交给学校么？
请问是只需要一封offer letter 就行了么？
要交给学校么？
l*y
10 楼
re
要她卡号，bill pay
【在 s*****c 的大作中提到】
: 网上你的checking帐号直接bill pay她的信用卡啊
要她卡号，bill pay
【在 s*****c 的大作中提到】
: 网上你的checking帐号直接bill pay她的信用卡啊
S*s
11 楼
铲多深？冬天也要浇水吗？
【在 m**i 的大作中提到】
: 可以，铲的时候多带一些泥土，移完后常浇水。
【在 m**i 的大作中提到】
: 可以，铲的时候多带一些泥土，移完后常浇水。
x*1
12 楼
要钱的，但很便宜，才20块不到
s*y
13 楼
同问
【在 z******n 的大作中提到】
: 谢谢。
: 请问是只需要一封offer letter 就行了么？
: 要交给学校么？
【在 z******n 的大作中提到】
: 谢谢。
: 请问是只需要一封offer letter 就行了么？
: 要交给学校么？
m*i
14 楼
对了移植之前先割一下草，用铲子把四周的草铲断（切割一下），铲的时候斜着下铲，
一般草层不会太深的。你要先把死的草层铲去，这样你就可以知道草层有多深了，另外
，铲去死草层后，要把下面的土挖一下，以便移植的草层扎根。浇水只需要浇到移植的
草活了就行了。
一般草层不会太深的。你要先把死的草层铲去，这样你就可以知道草层有多深了，另外
，铲去死草层后，要把下面的土挖一下，以便移植的草层扎根。浇水只需要浇到移植的
草活了就行了。
H*Y
15 楼
去kaggle上练练手吧，多看kernal里高手的script，不懂了再去翻书，比上课管用
h*6
16 楼
同问
L*1
17 楼
什么草这么娇嫩？
下面的草肯定没有死，要不然就不叫草。
别移，浇点水就好。
【在 S*******s 的大作中提到】
: 夏天在院子里做了个小工程，挖出的土在草地上堆了几天，下面的草死了不少。现在打
: 算在草地边上种些树和灌木，如果把这些地方的草移到枯草的地方，可行吗？需要挖多
: 深？要注意些什么？
下面的草肯定没有死，要不然就不叫草。
别移，浇点水就好。
【在 S*******s 的大作中提到】
: 夏天在院子里做了个小工程，挖出的土在草地上堆了几天，下面的草死了不少。现在打
: 算在草地边上种些树和灌木，如果把这些地方的草移到枯草的地方，可行吗？需要挖多
: 深？要注意些什么？
x*1
18 楼
谢谢，还有想问一下，如果想找一门课程学习一下python打打基础，请教一下哪个网上
的课程比较好，本人已经有编程经验，但只是没用过python以前，感谢赐教
的课程比较好，本人已经有编程经验，但只是没用过python以前，感谢赐教
s*s
19 楼
re!
【在 L*1 的大作中提到】
: 什么草这么娇嫩？
: 下面的草肯定没有死，要不然就不叫草。
: 别移，浇点水就好。
【在 L*1 的大作中提到】
: 什么草这么娇嫩？
: 下面的草肯定没有死，要不然就不叫草。
: 别移，浇点水就好。
H*Y
20 楼
如果有编程经验，python随便看看就行了，两周应该能掌握。
做ML，是要熟悉python里的那些包，象用pandas做feature engineering，用sklearn做
model，用matplotlab画图。
【在 x*******1 的大作中提到】
: 谢谢，还有想问一下，如果想找一门课程学习一下python打打基础，请教一下哪个网上
: 的课程比较好，本人已经有编程经验，但只是没用过python以前，感谢赐教
做ML，是要熟悉python里的那些包，象用pandas做feature engineering，用sklearn做
model，用matplotlab画图。
【在 x*******1 的大作中提到】
: 谢谢，还有想问一下，如果想找一门课程学习一下python打打基础，请教一下哪个网上
: 的课程比较好，本人已经有编程经验，但只是没用过python以前，感谢赐教
S*s
21 楼
should be dead. it rained a lot recently
【在 L*1 的大作中提到】
: 什么草这么娇嫩？
: 下面的草肯定没有死，要不然就不叫草。
: 别移，浇点水就好。
【在 L*1 的大作中提到】
: 什么草这么娇嫩？
: 下面的草肯定没有死，要不然就不叫草。
: 别移，浇点水就好。
n*w
22 楼
需要掌握相关的统计知识吗？
ML的方法也好像有好多中。今天和一个在医药搞ML/AI的生化phd。居然不知道cnn，NN
。
ML的方法也好像有好多中。今天和一个在医药搞ML/AI的生化phd。居然不知道cnn，NN
。
m*y
23 楼
Give it another year?
Still beat reseeding or patching
【在 S*******s 的大作中提到】
: should be dead. it rained a lot recently
Still beat reseeding or patching
【在 S*******s 的大作中提到】
: should be dead. it rained a lot recently
x*1
24 楼
c*s
25 楼
好像草让它死还不太容易。
m*r
26 楼
这个课好在哪儿 ？和别的课相比？
h*7
27 楼
网上课程都是骗钱的
这行业需要很多经验，不是几十个小时就能进的，现在招人都是需要很多年经验的专家。
另外kaggle和实际项目不是一回事。
【在 x*******1 的大作中提到】
: 本人刚刚学习ML，上了一下machine learning以下的一个课程，
: https://www.superdatascience.com/machine-learning/
: 里面包含了python跟R的implementations,各个方面的都有了，
: 把所有的模块都介绍了一遍 （neural networks, random forests, SVMs, bayes
: networks）,也有具体例子如何用 tensorflow, theano etc. 感觉还是挺好的，没有太
: 多的数学，
: 但本人没有上过andrew ng 吴恩达的ML课程，是否需要再去上吴恩达的ML呢？有经验的
: 前辈，大牛能否指点一下，下一步如何学习，是不是去kaggle看看人家的code比较快，
: 谢谢！
这行业需要很多经验，不是几十个小时就能进的，现在招人都是需要很多年经验的专家。
另外kaggle和实际项目不是一回事。
【在 x*******1 的大作中提到】
: 本人刚刚学习ML，上了一下machine learning以下的一个课程，
: https://www.superdatascience.com/machine-learning/
: 里面包含了python跟R的implementations,各个方面的都有了，
: 把所有的模块都介绍了一遍 （neural networks, random forests, SVMs, bayes
: networks）,也有具体例子如何用 tensorflow, theano etc. 感觉还是挺好的，没有太
: 多的数学，
: 但本人没有上过andrew ng 吴恩达的ML课程，是否需要再去上吴恩达的ML呢？有经验的
: 前辈，大牛能否指点一下，下一步如何学习，是不是去kaggle看看人家的code比较快，
: 谢谢！
w*m
28 楼
不如自己做个no hotdog的app
s*y
29 楼
招摇撞骗是够了。。。
家。
【在 h*****7 的大作中提到】
: 网上课程都是骗钱的
: 这行业需要很多经验，不是几十个小时就能进的，现在招人都是需要很多年经验的专家。
: 另外kaggle和实际项目不是一回事。
家。
【在 h*****7 的大作中提到】
: 网上课程都是骗钱的
: 这行业需要很多经验，不是几十个小时就能进的，现在招人都是需要很多年经验的专家。
: 另外kaggle和实际项目不是一回事。
x*1
30 楼
好不好因人而异，这个课程比较适合像我这种，数学不好，但编程很好，理论也还有一
定基础的初学者。
所以都懂的人应该很少吧，经验也是慢慢积累的。什么都懂的大牛，当然学什么都不难。
那Kaggle跟实际项目区别主要在哪，请赐教
定基础的初学者。
所以都懂的人应该很少吧，经验也是慢慢积累的。什么都懂的大牛，当然学什么都不难。
那Kaggle跟实际项目区别主要在哪，请赐教
y*i
31 楼
数学不好，但编程很好
x*1
32 楼
data scientist对编程要求不算很高吧。。。楼上的
比起程序员来说，那些编程应该不算难吧。
倒是数学理论方面需要比较多，如果不了解，是不是可以说这叫不好。本人只是说自己
相对来说，数学那些方面不好，compared to programming.
看楼上的意思，这两方面应该都还好了，那就请赐教一下data scientist都需要些什么
techniques呗
【在 y****i 的大作中提到】
: 数学不好，但编程很好
比起程序员来说，那些编程应该不算难吧。
倒是数学理论方面需要比较多，如果不了解，是不是可以说这叫不好。本人只是说自己
相对来说，数学那些方面不好，compared to programming.
看楼上的意思，这两方面应该都还好了，那就请赐教一下data scientist都需要些什么
techniques呗
【在 y****i 的大作中提到】
: 数学不好，但编程很好
b*1
33 楼
比如需要各种算法知识（不一定写算法，但大概其要知道），怎么使用各种常用软件，
解决建模中的各种问题，如何回答业务部门的问题，等等。
你上的这个培训， 都做些什么项目呢 ？
【在 x*******1 的大作中提到】
: data scientist对编程要求不算很高吧。。。楼上的
: 比起程序员来说，那些编程应该不算难吧。
: 倒是数学理论方面需要比较多，如果不了解，是不是可以说这叫不好。本人只是说自己
: 相对来说，数学那些方面不好，compared to programming.
: 看楼上的意思，这两方面应该都还好了，那就请赐教一下data scientist都需要些什么
: techniques呗
解决建模中的各种问题，如何回答业务部门的问题，等等。
你上的这个培训， 都做些什么项目呢 ？
【在 x*******1 的大作中提到】
: data scientist对编程要求不算很高吧。。。楼上的
: 比起程序员来说，那些编程应该不算难吧。
: 倒是数学理论方面需要比较多，如果不了解，是不是可以说这叫不好。本人只是说自己
: 相对来说，数学那些方面不好，compared to programming.
: 看楼上的意思，这两方面应该都还好了，那就请赐教一下data scientist都需要些什么
: techniques呗
p*2
34 楼
我再上NG的，听说上了NG的也不能算是ML入门。准备再上个UW的。
【在 x*******1 的大作中提到】
: 本人刚刚学习ML，上了一下machine learning以下的一个课程，
: https://www.superdatascience.com/machine-learning/
: 里面包含了python跟R的implementations,各个方面的都有了，
: 把所有的模块都介绍了一遍 （neural networks, random forests, SVMs, bayes
: networks）,也有具体例子如何用 tensorflow, theano etc. 感觉还是挺好的，没有太
: 多的数学，
: 但本人没有上过andrew ng 吴恩达的ML课程，是否需要再去上吴恩达的ML呢？有经验的
: 前辈，大牛能否指点一下，下一步如何学习，是不是去kaggle看看人家的code比较快，
: 谢谢！
x*1
35 楼
上课感觉没有做项目或者实际做一下好，kaggle多做做，实践出真知啊
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