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 用Python开始机器学习（1：配置windows平台） 分类： 机器学习2014-11-13 19:07 1408人阅读 评论(1) 收藏 举报 使用机器学习的开发工具很多，如Matlab，R语言，Python等等。

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

cn/article-8324-1.html 在研究机器学习中，理论在其整个自上而下方法中试用于哪里呢？ 在传统的机器学习教学中，丰富的数学理论知识对于理解机器学习是至关重要的，我的机器学习教学方法通常是教你如何端对端解决问题以及传输结构。

和使用还是显得很手生的。但是今天一位做数据分析相关的朋友说，受这篇内容影响，他接受了 Spark-Shell作为数据分析的工具，简单几个命令，轻松处理几千万行数据。于是我就重新整理了下这篇文章。

机器学习中使用的算法大体分为 3 类：监督学习、无监督学习和强化学习。 监督学习 提供了反馈来表明预测正确与否，而 无监督学习 没有响应：算法仅尝试根据数据的隐含结构对数据进行分类。 强化学习 类似于

Xavier Amatriain 是Quora的工程副总裁。近日，他撰文 介绍 了Quora如何应用机器学习。 Quora希望提供一个高效且有吸引力的知识分享平台。他们非常关注下面三个维度： 相关性：

在理解了我们需要解决的机器学习问题之后，我们可以思考一下我们需要收集什么数据以及我们可以用什么算法。本文我们会过一遍最流行的机器学习算法，大致了解哪些方法可用，很有帮助。 机器学习领域有很多算法，然后

你可能听说过谷歌和Facebook这样的公司如何利用机器学习来开车、识别语音和分类图片。你可能会想，这很酷。但这和你的工作有什么关系呢？好吧，来看看这些公司如何使用机器学习吧。 一家支付处理公司在几十亿次交易中，

Scala 编写的软件框架，来自伯克利大学 AMPLab 实验室。该项目主要目的是简化构造大规模、端到端的机器学习管道，基于 Apache Spark 构建。 示例代码： val trainData = N

SystemML 是灵活的，可伸缩机器学习 (ML) 语言，使用 Java 编写。机器学习 (ML) 是指无需显式的编程即可让计算机学习的能力。 SystemML 与众不同的是： (1) 可定制算法

Shifu 是一个针对 Hadoop 开源的，终端到终端的机器学习平台。Shifu为数据科学家而设计，简化构建机器学习模型的生命周期。 特性： 快速 - Shifu基于Hadoop，分布式

机器学习算法Python实现 目录 机器学习算法Python实现 逻辑回归_手写数字识别_OneVsAll 六、PCA主成分分析（降维） 3、主成分分析PCA与线性回归的区别 6、主成分个数的选择（即要降的维度）

如果你曾希望训练机器学习模型，使其支持 IFTTT，那么 现在可以 使用来自 MateLabs 的新产品。该公司的 MateVerse 平台此前已经可以帮助新手玩转机器学习模型，而目前进一步支持了与 IFTTT

大家好，我是来自微信的张重阳，很荣幸有这个机会和大家一起交流一下机器学习和人工智能技术在微信的应用实践。谈起人工智能，大家首先想到的是图像识别、语音识别、机器翻译、机器人这些技术，然而人工智能所涉及的应用场景和商业价

用python来玩机器学习。 什么是机器学习 机器学习关注的是: 计算机程序如何随着经验积累自动提高性能。而最大的吸引力在于，不需要写任何与问题相关的特定代码，泛型算法就能告诉你一些关于数据的秘密。 Scikit-learn的优点

构造一个分类器，每种算法对数据也有各自的假设集合。 当处理少量数据时，因为实验成本很低，我们尽可能多的尝试各种算法，从而选出效果最优的算法。但提到“大数据”，提前分析数据，然后设计相应“管道”模型

​上周，我去洛杉矶参加了一个机器学习的meetup，一位主讲是eHarmony公司（美国最大的婚恋交友网站之一，通过性格测试来进行婚恋匹配的模式 ——百度百科）的Jon Morra，他着重分享了机器学习（machine

，在K-Means++算法中，希望初始化的k个聚类中心之间的距离尽可能的大，其具体过程为： 在数据集中随机选择一个样本点作为第一个初始化的聚类中心 选择出其余的聚类中心： 计算样本中的每一

原文出处： fengfenggirl（@也爱数据挖掘） 上一篇介绍了用开源数据挖掘软件weka做关联规则挖掘，weka方便实用，但不能处理大数据集，因为内存放不下，给它再多的时间也是无用，因此