机器学习经典论文/survey合集

为了简单起见，我们可以将数据切成10部分，然后拿其中9份做训练，另外1份做验证，这样和留意交叉检验的效果是类似的。 常见的方式是将数据分成10份。 这种V折的交叉验证的方式比单一验证的方式更加稳定。 转载请注明作者Jason

用决策树处理分类问题，近来的调查表明，决策树也是最经常使用的数据挖掘算法。它之所以如此流行，一个很重要的原因就是不需要了解机器学习的知识，就能搞明白决策树是如何工作的。 上边所示的图，就可以被称为是决策树，长方形代表

聚类 属于无监督学习 目的：找到数据集中的不同群组 分级聚类 主要思想是： 在数据集中找出两个最相似的节点 根据这两个节点生成一个新的聚类节点，这个节点的数据为两个子节点的数据的平均值,

机器学习引领认知领域的技术创新。一些机器学习的新产品也在不断涌现，技术型初创公司在面对巨大的潜在市场已经蠢蠢欲动。红点投资机构的投资人 Tomasz Tunguz 就机器学习对 SaaS 行业的益处进行了分析。

Machine learning is a subfield of computer science evolved from the study of pattern recognition and computational learning theory in artificial intelligence. With it, users can explore the construction and study of algorithms.

本文中，阿姆斯特丹大学教授Max Welling介绍了机器学习与统计学关系的历史和未来。本文来自第6届IMS-ISBA（数理统计研究会和国际贝叶斯协会）圆桌讨论。 作者：Max Welling 在

 Instead 一文中我指出，在大数据时代，我鼓励人们从一个问题开始学习而不是从一个工具开始。这个道理同样适用于AI/机器学习领域。在我们如今生活的年代，让人兴奋的是我们可以提出真正无所畏惧的问题。因为我们已经不再受到硬件或软件的限制。

net/article/2015-12-25/2826560 本列表总结了25个Java机器学习工具&库： 1. Weka 集成了数据挖掘工作的机器学习算法。这些算法可以直接应用于一个数据集上或者你可以自己编写代码来调用。We

Recode 中文站 11 月 10 日报道 机器学习作为人工智能的一种类型，可以让软件根据大量的数据来对未来的情况进行阐述或预判。如今，机器学习在硅谷非常流行，并吸引了多家知名企 业竞相涉猎该领域。例如，Facebook

Classifier 你知道如何为你的分类问题选择合适的机器学习算法吗？当然，如果你真正关心准确率，那么最佳方法是测试各种不同的算法（同时还要确保对每个算法 测试不同参数），然后通过交叉验证选择最好的一个。

Android wifi模块学习 wifi相关的文件位置： WIFI Settings应用程序位于 packages/apps/Settings/src/com/android/settings/wifi/

在用户可以查看并与内容进行交互之前，尽可能地减少视觉上的变化，尽量使应用加载过程令人愉快。每次操作只能由一个活动指示器呈现，例如，对于刷新操作，你不能即用刷新条，又用动态圆圈来指示。

map可以很好的作为图像生成中的损失函数的辅助工具。 GAN可以利用监督学习来强化生成网络的效果。其效果的原因虽然还不具可解释性，但是可以理解为可以以一种不直接的方式使生成网络学习到规律。 基于上述三个进展，参考文献[1]提出了一种基于CNN的图像复原方法。

LightRNN：深度学习之以小见大 历经沉浮，AI终去颓势，一扫六合，雄踞当今IT江湖之巅，江湖帮派无论大小皆以AI为荣。然帮派虽众，论及武功秘籍，江湖中只有一个传说，“深度学习，AI至尊，号令天下

warriorjs是一个采用JavaScript开发的游戏，用于学习JavaScript和人工智能。 这个游戏设计以一种有趣，交互的方式来教授JavaScript和人工智能。 class Player { playTurn(warrior)

很多人说，强化学习被认为是真正的人工智能的希望。本文将从7个方面带你入门强化学习，读完本文，希望你对强化学习及实战中实现算法有着更透彻的了解。 介绍 许多科学家都在研究的一个最基本的问题是“人类如何学习新技能

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开源ETL工具kettle系列之常见问题 摘要：本文主要介绍使用kettle设计一些ETL任务时一些常见问题，这些问题大部分都不在官方FAQ上，你可以在kettle的论坛上找到一些问题的答案 1. Join

常用算法 动态规划   作者:liuchaohai  　　第 3 章 动态规划 动 态规划是本书介绍的五种算法设计方法中难度最大的一种，它建立在最优原则的基础上。采用动态规划方法，可以优雅而高效地解决许多用贪婪算法或分而治之算法