Milk 是一个Python机器学习工具包。它的重点是监督分类，已经有几个分类可用包括：SVMs (基于 libsvm)，K-NN，随机树，和决策树。它还能执行功能选择。这些分类器可以以多种方式相结合

面向四种语言的最佳资源库再加上Java on Hadoop，相信足以帮助大家将机器学习转化为切实可靠的业务工具。 在经历了数十年单纯作为专业学科的潜伏期之后，机器学习突然之间在技术前沿与核心领域赢得了一席之地、并开始作

机器学习是什么？ 简单说：机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。 用一张图说明它所包含的内容： 编者注：这张图比较大，想看清晰的可以戳 这里

Studio 有着大量的机器学习算法，现在你可以使用它来构建预测分析解决方案。这些算法可用于一般的机器学习： 回归分析、分类、聚类和异常检测 ，且每一个都可以解决不同类型的机器学习问题。 现在的问题

拥有敏捷快速的效能和便于应用的优势，因其采用内存储存数据资料，使它拥有高效运算；而通用的 API 协助使用者编写复杂的平行运算程序，让 Spark 程序更容易开发和理解。凭藉高效能优势，Spark 已成为机器学习的重要工具。 IBM

还不像现在这样聪明、可靠，它还不能识别英语之外的语言，也不能很快从数据库中识别出照片，你也无法在嘈杂的环境中使用语音功能。但这一切在今天都是家常便饭，而这些都要归功于 Google 在机器学习系统及人工智能系统方面的研究和突破。而今天，Google

片，上面蚀刻着一个微缩的Google logo，并把这个装置降温到绝对零度以上1/100℃。为了庆祝测试机器的第一天，Martinis和同事们在一家自酿啤酒馆举办了一个他所谓的「小聚 会」，这些同事都来自于

机器学习的基本原理是模型训练。对于人类来说，可以从单一的样例中学习到非常深刻的知识，例如变质的牛奶味道很差、火是热的等，但机器却需要更多的样例，因为它们是基于统计学的原理进行学习。机器学习的过程主要依赖于数据。

当然，如果只是简单的调光调色什么的，根本用不着微软出马。在更深的意义上来说， Microsoft Selfie还是微软机器学习技术的成果之一，根据应用描述，它能“基于年龄，性别，肤色，灯光等因素”，对自白照片进行“智能加持

特见解。最近推出的系列围绕如今最热门的技术之一——机器学习所展开，之前机器之心推出了Andrew Ng系列，Pedro Domingos系列，本次机器之心精选谷歌研究员、《Machine Learning:

机器学习的诱惑并不总是大的新功能，通常它最擅长的是微小的调整，微妙地改善用户体验。所以 Twitter 的使用神经网络自动裁剪图片预览到他们最有趣的部分。该公司一直在研究这个工具，但昨天在博客文章中详细描述了它的方法。ML

(微博)正式发布了用于深度学习的TensorFlow 1.0开源框架。谷歌表示，这个版本现在可以用于生产环境，开发人员可通过其应用编程接口（API）使用它。 该框架包含人工神经网络，可以用数据进行训练，然后对

说到机器学习（Machine Learning），你或许已经听过一两个有关的项目。但想要理解它是怎么运作的，最好还是亲自去体验一番。近日，Google 推出了一个名叫“Teachable Machine”的浏览器内小实验项目。只需花上

背景 机器学习在经过近些年的野蛮生长之后，其有效性已经被无数成功应用所验证，在这一点上已经不需要更多证明。在使用方法和常用模型方面也已经没有什么太新奇的东西了。例如在模型方面，经过实践检验过的模型

假设有一些数据相关的问题亟待你解决。在此之前你听说过机器学习算法可以帮助解决这些问题，于是你想借此机会尝试一番，却苦于在此领域没有任何经验或知识。 你开始谷歌一些术语，如“机器学习模型”和“机器学习方法论

and the chunker was refactored。 OpenNLP 是一个机器学习工具包，用于处理自然语言文本。支持大多数常用的 NLP 任务，例如：标识化、句子切分、部分词性标注、名称抽取、组块、解析等。

Mahout 是一个利用Map/Reduce的机器学习算法库，其思想源于斯坦福大学几个学者在2006年的nips会议上发表的一篇文章“Map- Reduct for Machine Learning on

Ng（吴恩达）则宣布加入百度的深度学习研究院。最近几天，他正在密集地为百度面试人才，奔走于 Coursera 的新办公楼和百度的新办公楼之间。他说，能和他多年的好朋友、著名机器学习专家余凯一起工作，他感到相当兴奋。

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

5月21日消息，由百度牵头的分布式深度机器学习开源平台日前正式面向公众开放，该平台隶属于名为“深盟”的开源组织，该组织核心开发者来自百度深度学习研究院（IDL），微软亚洲研究院、华盛顿大学、纽约大学、