7个最常见的机器学习任务及相关方法
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。
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 在源数据中随机选取数据,组成几个子集
优点:精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定 缺点:计算复杂度高、控件复杂度高 适用数据范围:数值型和标称型 首先我们来理解它的工作原理: 存在一个样本数据集(训练集),并且我们知道每一数据与目标变量的对应关
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
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
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
Jubatus 是一个分布式处理框架和机器学习库,包含以下功能: 在线机器学习库,包括:分类、聚合和推荐 fv_converter: 数据预处理(用自然语言) 在线机器学习框架,支持容错 项目主页: http://www
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
classification Logistics回归模型要解决的是分类问题,在之前的二元分类问题中,我们将数据分成正例和负例,但是像PLA算法一样,用单位阶跃函数来处理的这种瞬间跳跃的过程有时很难处理。于是,我们希望能得到正例的概率值是多少。
混合分布是来自其他随机变量的集合构成的随机变量的概率分布:一个随机变量是根据给定的概率从集合随机选取的
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。
machine learning library for Clojure built on top of Weka and friends Encog - Clojure wrapper for Encog (v3)
在学界一般认为,《红楼梦》后 40 回并非曹雪芹所著。本文尝试应用机器学习的方法来分析原著文本中作者的用词习惯,从技术角度去说明《红楼梦》前 80 回和后 40 回的写作风格差别,继而可以确认后 40
http://python.jobbole.com/84326/ 为了理解和应用机器学习技术,你需要学习 Python 或者 R。这两者都是与 C、Java、PHP 相类似的编程语言。但是,因
GraphLab 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
Netflix的目标是能预测顾客之所想观看的电影,也即推荐预测。为了做到这一点,每天会运行大量机器学习工作流,而为了支撑创建这么多机器学习工作流和有效利用资源,Netflix的工程师开发了Meson。 Meson