关于Adam的报道，参见[3]. Adam是微软研究院的深度学习项目，该项目仍然是应用卷积神经网络进行图像分类，效果提高了很多，但从我读论文的角度看，adam更偏向于分布式 框架的实现，而非理论的创新，自Alex和H

导读：机器学习和深度学习是近年技术的热点，面对众多的机器学习平台如何进行选择，这是一个很困扰的问题。本文对分布式机器学习（ML）平台中使用的设计方法进行了调查，并提出了未来的研究方向。 本文比较了机器学习平台设计方法和使用指南，是我和

mization》提出了一种用于机器学习的分布式优化的通用框架 CoCoA。机器之心技术顾问 Yanchen Wang 对该研究进行了深度解读。 引言 在做深度学习时，现代数据集的规模必需高效的设

在豆瓣，我们常通过机器学习的方式从各种数据中训练出模型，利用这些模型帮助我们理解用户并为大家挖掘出有价值的内容：豆瓣 FM 的个性化歌曲推荐、书影音的喜欢也喜欢、首页的豆瓣猜等等。 早期的时候，单

Petuum 是 一个机器学习专用分布式计算框架，本文介绍其架构，并基于文章 More Effective Distributed ML via a Stale Synchronous Parallel

VELES 是分布式深度学习应用系统，用户只需要提供参数，剩下的都可以交给 VELES。VELES 使用 Python 编写，使用 OpenCL 或者 CUDA，利用基于 Flow 的编程。 VELES

com/cn/news/2015/06/DMLC-github 为了实现分布式机器学习领域中代码的共享与共同开发， 分布式机器学习社区（DMLC）近日正式发布 。作为一个开源项目，DMLC的相关代码直接托管在

DMLC深盟分布式深度机器学习开源平台解析 发表于2015-05-21 14:42| 7992次阅读| 来源《程序员》电子刊| 15 条评论| 作者李沐 陈天奇 王敏捷 余凯 张峥 DMLC深盟机器学习分布

现代的计算机活动，我越相信计算机功能繁多、使娱乐更方便的 性质已经严重的跟它作为一种能够生产工作的机器的用途相抵触了。几年来，我甚至慢慢的停止了赛场运动，约来越多的时间“沉浸”在了计算机世界里。这对你的

不过我是一名商人。 在商言商 ，我对机器学习和人工智能（由于某种原因，我认为它是一样的——好吧，换句说法，过去认为是一样的）感到非常激动。我相信这就是未来，我完全想开发下一代应用了“机器学习”的产品，以此来统治世界。

算算时间，从开始到现在，做机器学习算法也将近八个月了。虽然还没有达到融会贯通的地步，但至少在熟悉了算法的流程后，我在算法的选择和创造能 力上有了不小的提升。实话说，机器学习很难，非常难，要做到完全了解

1. 机器学习定义 机器学习（Arthur Samuel，1959）：在确定编程之外给予计算机学习能力的研究领域。 机器学习（Tom Mitchell，1998）：如果计算机程序对于任务T的 性能度量P

到的大量的优质资讯信息进行学习吸收又非常的困难，所以特此做一个机器学习快讯专题，把平日遇到的优质文章整理罗列出来，等有时间或者遇到类似的问题的时候再看也是有益处的。 机器学习技术 12个用好朴素贝叶斯算法的小提示

第11章 　分析学习 神经网络和决策树这样的学习方法需要一定数目的训练样例，以达到一定级别的泛化精度。前面章节讨论的理论界限和实验结果反映出了这一事实。分析学习使用先验知识和演绎推理来扩大训练样例提

根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方法。在机器学习 领域，有几种主要的学习方法。将算法按照学习方法分类是一个不错的想法，这样可以让人们在建模

第10章 　学习规则集合 对学习到的假设，最具有表征力的和最能为人类所理解的表示方法之一为if-then规则的集合。本章探索了若干能学习这样的规则集合的算法。其中最重要的一种是学习包含变量的规则集合

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第6章 　贝叶斯学习 贝叶斯推理提供了推理的一种概率手段。它基于如下的假定，即待考查的量遵循某概率分布，且可根据这些概率及已观察到的数据进行推理，以作出最优的决策。贝叶斯推理对机器学习十分重要，因为它

对于机器学习来说，不管你的水平怎么样，网络社区都是十分重要的。因为在你学习的过程中，你无法掌握所有新的算法，也无法实践所有新的数据。但是，通过网络社区的问答互助，你可以在学习过程中收获很多，网络社区的重要性也由此体现，JasonB

第8章 基于实例的学习 已知一系列的训练样例，很多学习方法为目标函数建立起明确的一般化描述；但与此不同，基于实例的学习方法只是简单地把训练样例存储起来。从这些实例中泛化的工作被推迟到必须分类新的实例