net/2016/01/31/机器学习之总结/ 出于文本归类和数据处理之需求，这段时间研究了下文本处理类的机器学习方面的东西。也快过年放假了，在此做一个总结和感受吧。 分词 正如绝大多数的科学研究一样，机器学习的算法

机器学习难，并不是因为数学难，而是因为选择什么工具及Debug难。快速有效Debug是现代机器学习中的必备技能，但机器学习的Debug相比普通程序要难很多：候选错误空间大、调试周期长。 机器学习已

本文汇编了一些机器学习领域的框架、库以及软件（按编程语言排序）。 C++ 计算机视觉 CCV —基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库，新颖的机器视觉库 OpenCV —它提供C++, C, Python

不幸的是，现在的教育系统在教学上太事无巨细，因此很少给你机会独立学习。但是我们到底应该怎样去自学呢？ Metacademy 2 是一个进行自学的很好的工具，目前主要提供机器学习和人工智能方面的知识。自学最令人兴奋的地方

Numpy和Scipy常常结合着使用，Python大多数机器学习库都依赖于这两个模块，绘图和可视化依赖于matplotlib模块，matplotlib的风格与matlab类似。 Python机器学习库非常多，而且大多数开源，主要有：

本文主要回顾下几个常用算法的适应场景和优缺点！ 对于你的分类问题，你知道应该如何选择哪一个机器学习算法么？当然，如果你真的在乎精度（accuracy），最好的方法就是通过交叉验证（cross-v

这两年机器学习的概念一直很火，无人车、人脸识别、语音识别，似乎无所不能。但有一点被忽略了，“机器学习”算法只是众多算法的一种，和快速排序、red-black BST 一样，它有自己独特的应用场景，而且

机器学习Machine-Learning 主要内容 前言 课程列表 推荐学习路线 数学基础初级 程序语言能力 机器学习课程初级 数学基础中级 机器学习课程中级 推荐书籍列表 机器学习专项领域学习 前言

自然语言处理 ScalaNLP—机器学习和数值计算库的套装 Breeze —Scala用的数值处理库 Chalk—自然语言处理库。 FACTORIE—可部署的概率建

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Part 1: 机器学习的前世今生. 既然说机器学习，就从什么机器学习开始，相对而言，机器学习是一个比较泛的概念 初看的话，会觉得机器学习和人工智能，数据挖掘讲的东西很像，实际他们之间的关系可以概括为：

Adaboost是一种组合学习的提升算法，能将多个弱学习算法（甚至只比随机猜测好一点）组合起来，构成一个足够强大的学习模型。 组合学习 组合学习是将多个假说组合起来，并集成它们的预测。比如对于一个

最近学习的重点不在机器学习上面，但是现代的学科就是这么奇妙，错综复杂，玩着玩着，你发现又回到了人工智能这一块。所以干脆好好整理下当下令很多 人如痴如醉，但又不容易入门的机器学习。一来给大多数还没有入门

专为机器学习初学者推荐的优质学习资源，帮助初学者快速入门。 这篇文章的确很难写，因为我希望它真正地对初学者有帮助。面前放着一张空白的纸，我坐下来问自己一个难题：面对一个对机器学习领域完全陌生的初学

如果你不是数学系的，就不要看这个了。 因为以下内容全都在证明机器学习的方法是有效的，你可以用机器学习来得到你想要的结果。然而对于编程或者使用这个方法的人来说，你只要放心大胆地用就行了。就像你知

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。

【机器学习】Tensorflow学习笔记

36 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。

希望这篇文章能对学习者有所启发。我在空白页前坐下，并且问自己了一个很难的问题：什么样的库、课程、论文和书籍对于机器学习的初学者来说是最好的。我必须把自己当做一个程序员和一个机器学习的初学者，站在这个角度去考虑最合适的资源。

这是一篇很难写的文章，因为我希望这篇文章能对学习者有所启发。我在空白页前坐下，并且问自己了一个很难的问题：什么样的库、课程、论文和书籍对于机器学习的初学者来说，是最好的。 文章里到底写什么、不写什