基于Theano的可扩展深度学习框架deepy。

作为新兴起的、高度灵活的一种机器学习算法，随机森林（Random Forest，简称RF）拥有广泛的应用前景，从市场营销到医疗保健保险，既可以用来做市场营销模拟的建模，统计客户来源，保留和流失，...

如果你是数据分析领域的新兵，那么你一定很难抉择——在进行数据分析时，到底应该使用哪个语言，R还是Python？在网络上，也经常出现诸如“我想学习机器语言，我应该用哪个编程语言”或者“我想快速解决...

MLTK是各种监督的机器学习算法集合，专为直接训练模型和深度开发。

之前在百度开放研究社区写了篇``深度学习文本的表示''， 现在这篇姑且作为其升级篇吧。 因此本文再谈deep learning在文本表示学习方面的体会。

从今天开始，坚持每天学习一个机器学习的新知识，加油！ 决策树学习是应用最广的归纳推理算法之一，是一种逼近离散值目标函数的方法，在这种方法中学习到的函数被表示为一颗决策树。

我们在Github上的贡献者和提交者之中检查了用Python语言进行机器学习的开源项目，并挑选出最受欢迎和最活跃的项目。”

Deep Learning是机器学习中一个非常接近AI的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，最近研究了机器学习中一些深度学习的相关知识，本文给出一些很有用的资料和心得。

KeystoneML 是一个用 Scala 编写的软件框架，来自伯克利大学 AMPLab 实验室。该项目主要目的是简化构造大规模、端到端的机器学习管道，基于 Apache Spark 构建。

Expressois是一个基于Python的GUI用于设计、训练、探索深度学习的框架。它构建在 Caffe 之上，开源用于开发卷积神经网络常用框架。

针对Quora上的一个老问题：不同分类算法的优势是什么？Netflix公司工程总监Xavier Amatriain近日给出新的解答，他根据奥卡姆剃刀原理依次推荐了逻辑回归、SVM、决策树集成和深...

KNN 算法其实简单的说就是“物以类聚”，也就是将新的没有被分类的点分类为周围的点中大多数属于的类。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类，思想很简单：如果一个样本的特征空间中最为临近（欧式...

PCA 算法也叫主成分分析（principal components analysis），主要是用于数据降维的。 为什么要进行数据降维？因为实际情况中我们的训练数据会存在特征过多或者是特征累赘的问题

K-means算法属于无监督学习聚类算法，其计算步骤还是挺简单的，思想也挺容易理解，而且还可以在思想中体会到EM算法的思想。

前面我们在是实现K-means算法的时候，提到了它本身存在的缺陷： 1.可能收敛到局部最小值 2.在大规模数据集上收敛较慢 对于上一篇博文最后说的，当陷入局部最小值的时候，处理...

什么叫做回归呢？举个例子，我们现在有一些数据点，然后我们打算用一条直线来对这些点进行拟合（该曲线称为最佳拟合曲线），这个拟合过程就被称为回归。

Petuum 是一个分布式机器学习框架。它致力于提供一个超大型机器学习的通用算法和系统接口。它主要集中在系统上 ＂plumbing work＂和算法加速的优化上面，当简化分布式 ML 程序实现时...

深度学习资源集合

编程语言只有在实际使用中才能积累实战经验，才能真正掌握。从寻找特定文件夹中寻找特定后缀名的文件列表是一个很常用的场景，可以扩展到将找到的（符合条件的）文件列表做重命名、删除、备份等操作。我们本次...

neon 是 Nervana System 的深度学习软件。根据Facebook一位研究者的基准测试，Nervana的软件比业界知名的深度学习工具性能都要高，包括Facebook自己的Torch...