机器学习 (Machine Learning) 是近 20 多年兴起的一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。

在之前的两节博文 《混合和装袋》 和 《自适应提升》 中，我们已经有现成的一堆假设g在手中，我们还如何将这些g混合起来，得到更好的分类器。

上一节中介绍了 《随机森林算法》 ，该算法使用bagging的方式作出一些决策树来，同时在决策树的学习过程中加入了更多的随机因素。该模型可以自动做到验证过程同时还可以进行特征选择。

我们回顾一下之前学习的两个算法，Bagging算法中，通过bootstrapping得到不一样的数据，通过这些数据送到一个基本算法之后， 得到不同的g，最后对这些g取平均得到G；决策树算法中，通...

Tryolabs收集的Python， NLP， Machine Learning资源

机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是，很多算法是一类算法，而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里，我们从两个方面来给大家介绍，第一个方面是学习的方式，第二个方面是算法的分类。

【编者按】 Airbnb 网站 基于允许 任何人将闲置的房屋进行长期或短期出租构建商业模式 ， 来自房客或房东的欺诈风险是必须解决的问题。 Airbnb 信任和安全小组通过构建机器学习模型进行欺...

现在深度学习在许多监督式机器学习的任务中扮演着领头羊的角色。也可以这样认为，在近几十年中，深度学习已经产生了最实用的非监督式机器学习算法。兴奋之 余，这也引发了一系列的研究和耸人听闻的新闻头条。...

Splash提供了一套简单的编程框架，它允许用户实现单线程的SGD、Gibbs Sampling等各类流式算法。而系统在Spark框架内实现单线程算法的自动并行化。

在机器学习经典算法中，决策树算法的重要性想必大家都是知道的。不管是ID3算法还是比如C4.5算法等等，都面临一个问题，就是通过直接生成的 完全决策树对于训练样本来说是“过度拟合”的，说白了是太精...

vowpal_wabbit 是一个机器学习系统，它能推动机器学习前沿技术的学习，例如在线学习、哈希、交互学习等。

如今深度学习是AI和机器学习领域最热门的学习趋势。我们来审查为深度学习而开发的软件，包括Caffe，CUDA convnet，Deeplearning4j，Pylearn2，Theano和Torch。

我希望自己能通俗地把它理解或者说明白，但是，EM这个问题感觉真的不太好用通俗的语言去说明白，因为它很简单，又很复杂。简单在于它的思想，简 单在于其仅包含了两个步骤就能完成强大的功能，复杂在于它的...

面向机器视觉的深度学习资源汇总

Adam是微软研究院的深度学习项目，该项目仍然是应用卷积神经网络进行图像分类，效果提高了很多，但从我读论文的角度看，adam更偏向于分布式 框架的实现，而非理论的创新，自Alex和Hinton在...

【编者按】 如我们之前的介绍， 随着微软、Google、AWS陆续加入，机器学习即服务（MLaaS）的争夺战已经打响 ，BigML就是其中的一个竞争者。本文详细介绍了BigML机器学习服务的特性...

Aerosolve是支撑Airbnb定价建议系统的机器学习引擎。 传统的机器学习引擎更像一个黑箱，很难知道是哪一个feature对最后的结果产生 了最大的影响。比如Airbnb上的房东设...

(1)先验概率：根据以往经验和分析得到的概率，也就是通常的概率，在全概率公式中表现是“由因求果”的果 (2)后验概率：指在得到“结果”的信息后重新修正的概率，通常为条件概率(但条件概率不...

在看机器学习实战时候，到第三章的对决策树画图的时候，有一段递归函数怎么都看不懂，因为以后想选这个方向为自己的职业导向，抱着精看的态度，对 这本树进行地毯式扫描，所以就没跳过，一直卡了一天多，...

热门深度学习工具汇总