关键字：spark mllib、文本分类、朴素贝叶斯、native bayes 文本分类是指将一篇文章归到事先定义好的某一类或者某几类，在数据平台的一个典型的应用场景是，通过爬取用户浏览过的页...

机器学习栏目记录我在学习Machine Learning过程的一些心得笔记，涵盖线性回归、逻辑回归、Softmax回归、神经网络和SVM等等，主要学习资料来自Standford Andrew N...

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。

DEAP是一个python遗传算法框架，这里是它的简介。 DEAP documentation

近些年来，人工智能重新兴起。它已超出学术领域范畴， Google、Microsoft和Facebook几大玩家创建了自己的研发团队，并取得了了一些令人瞩目的成果。

传统数据挖掘/机器学习库存在的问题

GraphLab是一种新的面向机器学习的并行框架。GraphLab提供了一个完整的平台，让机构可以使用可扩展的机器学习系统建立大数据以分析产品，该公司客户包括Zillow、Adobe、Zynga...

前言：最初关注深度机器学习是听了NUS的汪晟博士关于深度机器学习平台SIGNA的介绍，当时就发现深度机器学习是人工智能的一个革新的进步。但是由于从事的云计算和大数据方向的工作，所以平时只是作为自...

机器学习资源

TensorFlow没有改变世界。但是，它显然是最棒的，也是现有最便利的深度学习库。本文作者Zachary Chase Lipton是来自加利福尼亚大学计算机科学工程学院的博士生，接受生物医学信...

前言：最初关注深度机器学习是听了NUS的汪晟博士关于深度机器学习平台SIGNA的介绍，当时就发现深度机器学习是人工智能的一个革新的进步。但是由于从事的云计算和大数据方向的工作，所以平时只是作为自...

Berkeley Parser 是加州大学伯克利分校 NLP 实验室开发的一种基于概率上下文无关文法（PCFG）的成分句法分析器，支持英语，汉语，德语等多个语种，它具有较高的句法分析性能，准确率...

上面有很多的教程，编程实例。而且还做了很好的总结，下面这张图基本概括了传统机器学习领域的大多数理论与相关算法。

WARP-CTC 是百度硅谷 AI 研究所 (SVAIL) 开源的百度关键人工智能 (AI) 软件。 connectionist temporal classification (CTC) 方法...

1、设 n 个记录的序列为  { R1 , R2 , R3 , . . . , Rn}

定义：分类树（决策树）是一种十分常用的分类方法。他是一种监管学习，所谓监管学习说白了很简单，就是给定一堆样本，每个样本都有一组属性和一个类别，这些类别是事先确定的，那么通过学习得到一个分类器，这...

神经网络学习方法对于逼近实数值、离散值或向量值的目标函数提供了一种健壮性很强的方法。对于某些类型的问题，如学习解释复杂的现实世界中的传感器数据，人工神经网络是目前知道的最有效学习方法。人工神经网...

我们知道单个感知器仅能表示线性决策面。然而我们可以将许多的类似感知器的模型按照层次结构连接起来，这样就能表现出非线性决策的边界了，这也叫做多层感知器，重要的是怎么样学习多层感知器，这个问题有两个方面：

神经网络里面主要就是单层神经网络学习和多层神经网络学习，涉及到知识点主要就是感知器，线性分割，影藏层，权重校正，误差的平方和等知识点。

所谓最佳假设，一种办法是把它定义为在给定数据D以及H中不同假设的先验概率的有关知识条件下的最可能（most probable）假设。