”博士了。 不是所有人都有“读博”的功夫的。 有请“机器学习”算法 机器学习算法其实就是普通算法的进化版。通过自动学习数据规律，让你的程序变得更聪明些。 你从市场上随机买一批芒果（

7个最常见的机器学习任务及相关方法

Orange（ http://orange.biolab.si/ ）是一个基于组件的数据挖掘和机器学习软件套装，支持Python进行脚本开发。Orange由斯洛文尼亚大学计算与信息学系的生物信息实验室BioLab进行开发，

理论为基础，利用机器学习算法对已知的训练数据做统计分析从而获得规律，再运用规律对未知数据做预测分析，已成为文本分类领域的主流。InfoQ联合“达观数据“共同策划了《文本数据的机器学习自动分类方法》系列

Translator实时的语音翻译技术，超过人类准确度的图像识别技术，像微软小娜、小冰一样琳琅满目的聊天机器人，还是不久前的人机围棋大战，都让我们目睹了人工智能技术的一个又一个突破。身处人工智能时代，一方面

2016年十大Python机器学习开源项目 1、 Scikit-learn 用于数据挖掘和数据分析的简单而有效的工具，基于NumPy，SciPy和matplotlib，开源，商业可用的BSD许可证。

feature 进行分类，每个节点提一个问题，通过判断，将数据分为两类，再继续提问。这些问题是根据已有数据学习出来的，再投入新数据的时候，就可以根据这棵树上的问题，将数据划分到合适的叶子上。 2. 随机森林

先来一个简单的例子，我们如何来区分动作类电影与爱情类电影呢？动作片中存在很多的打斗镜头，爱情片中可能更多的是亲吻镜头，所以我们姑且通过这两种镜头的数量来预测这部电影的主题。简单的说， k-近邻算法 采用了测量不同特征值之间的距离方法进行分类。

机器学习令人兴奋，但实际操作却很困难也很复杂。它涉及到很多手动操作，如集合工作流和管道，设置数据源，以及在内部部署与云部署的资源之间切换等。 Python 是一款强大的工具语言，被广泛应用在大数据和机器学习之中。以下推荐了

1. 第一章 机器学习及数据挖掘基本原理王斌 中国科学院信息工程研究所大数据核心技术之数据挖掘与机器学习技术探索及应用 2. 目录基本概念典型应用预备知识 3. 什么是机器学习(Machine Lea

艺术家如何使用机器学习来进行创作？纽约大学《用于艺术的机器学习》课程讲师Gene Kogan在本文中探讨了这个话题。 今年春季，我将在纽约大学的交互式电信项目（ITP）中教授一门课程——用于艺术的

MLPACK 是一个 C++ 的机器学习库，其重点是可伸缩性、速度和易用。 MLPACK 2.0.0 发布，主要更新如下： * Parallelization: the DET (density 

1. 数据挖掘—实用机器学习技术及Java实现原书 英文版《Data Mining—Practical Machine Learning Tools and Techniques with Java

是一个快速、模块化、功能丰富的开源 C++ 机器学习库，提供了各种机器学习相关技术，比如线性/非线性优化、基于内核学习算法、神经网络等。Shark 已经应用于多个现实项目中。 机器学习（Machine Lear

机器学习平台、框架、库和软件集合。所有资源来自互联网。 本文是WIKI页面，请自由的参与到这个列表的贡献。 目录 平台 C General-Purpose Machine Learning Computer

MIT一牛人对数学在机器学习中的作用给的评述，写得很实际 机器学习和计算机视觉都是很多种数学的交汇场。看着不同的理论体系的交汇，对于一个researcher来说，往往是非常exciting的enj

计算技术通常用来分析数据，而理解数据则依赖于机器学习。多年来，对于大多数开发者来说，机器学习却是非常遥远、一直是难以企及的。 这可能是现在收益最高，也是最受欢迎的一项技术之一。毫无疑问——作为开发人员，机器学习是一个能够大展身手的舞台。

简单，适合在线学习和大量的数据的情形，缺点是稳定性不好，尤其是η太大的话，可能情况很糟糕，所以这里的η经验上取0.1会比较好。 其最终的表达式如下： 参考资料 机器学习基石课程，林轩田，台湾大学

这种类型的混合体称作有限混合(finite mixture)。 不可数混合体 当组成的分布式不可数的，这个分布就被称为混合概率分布(compound probability distribu

Machine Learning Goals? 我收到过许多想开始学习机器学习的开发者和学生的邮件。我问他们的第一个问题是：是什么阻止了你开始学习？ 我试图找出让他们挣扎的核心原因，大多数时候都是一些自我限制的想法在阻止他们前进。