机器学习毫无疑问是当今最热的话题，它已经渗透到生活的方方面面，在移动互联网中混不懂点机器学习都不好意思，说几个能看的到的，经常用邮箱吧，是不是感觉垃圾邮件比N年前变少了，无聊了和siri聊过天不，想坐

今年的 NIPS 会议是当下人工智能和深度学习热情的一个聚焦点 —— 从中能够感受到机器学习领域的飞速发展，并且公开了两家新的人工智能初创公司。参会人数相比2014年的大会几乎翻倍（希望明年主办方能设

本挖掘典型地运用了机器学习技术，例如聚类，分类，关联规则，和预测建模。这些技术揭示潜在内容中的意义和关系。文本发掘应用于诸如竞争情报，生命科学，客户呼声，媒体和出版，法律和税收，法律实施，情感分析和趋势识别。

第9章 分类规则挖掘与预测 第9章 分 类 规 则 挖 掘 与 预 测 主要内容 l 分类与预测的基本概念 l 决策树方法 l 分类规则挖掘的ID3算法 l 其他分类规则挖掘算法 l 分类规则的评估

com/chuantingSDU/p/4626592.html 通过上网查询以及看同行对会议的公共认识，数据挖掘领域的顶级会议是 KDD（ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery

1. 数据仓库与数据挖掘原理及应用东华理工大学 理学院 刘爱华 2. 目录数据仓库基础 7. 分类和预测 数据仓库设计和实现 8. 关联分析 数据仓库实例 9. Web挖掘 OLAP和OLAM 10

1. 数据仓库与数据挖掘综述概念、体系结构、趋势、应用 2004年6月7日 2. 提纲数据仓库概念 数据仓库体系结构及组件 数据仓库设计 数据仓库技术（与数据库技术的区别） 数据仓库性能 数据仓库应用

1. 数据仓库与数据挖掘综述概念、体系结构、趋势、应用报告人：王建慧 2011年12月30日 2. 提纲数据仓库概念 数据仓库体系结构及组件 数据仓库设计 数据仓库技术（与数据库技术的区别） 数据仓库性能

1. 数据仓库和数据挖掘在商业活动中的应用刘建民 博士 首席顾问1 2. 简介●数据仓库是公司成功的关键因素 ●随着数据的数量以指数速度增长，将原始数据转化为可供决策的信息就变得十分关键 ●这个演讲将

数据挖掘基于数据库理论，机器学习，人工智能，现代统计学的迅速发展的交叉学科，在很多领域中都有应用。涉及到很多的算法，源于机器 学习的神经网络，决策树，也有基于统计学习理论的支持向量机，分类回归树，和关

1. 数据仓库与数据挖掘原理及应用 2. 目录数据仓库基础 7. 分类和预测 数据仓库设计和实现 8. 关联分析 数据仓库实例 9. Web挖掘 OLAP和OLAM 10. 数据挖掘实例 5 . 数据挖掘基础

编者按：本文作者汪榕曾写过一篇文章：《 以什么姿势进入数据挖掘会少走弯路 》，是对想入行大数据的读者的肺腑之言，其中也表达了作者的一些想法，希望大家不要随便去上没有结合业务的收费培训班课程；而后，他有

1. 数据仓库与数据挖掘综述概念、体系结构、趋势、应用报告人：朱建秋 2001年6月7日 2. 提纲数据仓库概念 数据仓库体系结构及组件 数据仓库设计 数据仓库技术（与数据库技术的区别） 数据仓库性能

ThinkUp 是个消费级别的数据挖掘应用，它为普通的个人提供科技和市场营销公司常做的数据解析服务。只不过 ThinkUp 在理念上更尊重用户的利益，更注重通过社交网络数据的解读让用户进一步的发现自己。打通

编者按：本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料，含各种文档，视频，源码等。而且原文也会不定期的更新，望看到文章的朋友能够学到更多。 《Brief History of Machine Learning》

作者简介 秦涛博士，现任微软亚洲研究院主管研究员。他和他的小组的研究领域是机器学习和人工智能，研究重点是深度学习和强化学习的算法设计、理论分析及在实际问题中的应用。他在国际顶级会议和期刊上发表学术论文80余篇

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模型学习的目标是通过提供输入和观察输出来构建软件和硬件系统的黑箱状态图模型（black box state diagram model）。模型学习的算法的设计师一个基本的研究问题。 模型学习正在成

，同时对机器学习是如何随着时间缓慢发展的也有个直观的认识。 以下为正文： 本文我们来关注下三个非常相关的概念（深度学习、机器学习和模式识别），以及他们与2015年最热门的科技主题（机器人和人工智能）的联系。

第12章 　归纳和分析学习的结合 纯粹的归纳学习方法通过在训练样例中寻找经验化的规律来形成一般假设。纯粹的分析方法使用先验知识演绎推导一般假设。本章考虑将归纳和分析的机制结合起来的方法，以获得两者的