SmileMiner是一个包含各种现有的机器学习算法的Java库。主要组件包括： mile 机器学习的核心库 SmileMath 数学函数、排序、随机数生成器、最优化、线性代数、统计分布、假设检验

正则化（regularization）技术是机器学习中十分常用的技术，它在不同的模型或者情景中以不同的名字出现，比如以L2正则化为例，如果将L2正则化用于linear regression，那么这就对应了ridge

系列一直没有更新，向关注该系列的同学们道个歉。尴尬的是，按理说，机器学习介绍与算法一览应该放在最前面写，详细的应用建议应该在讲完机器学习常用算法之后写，突然莫名奇妙在中间插播这么一篇，好像有点打乱主线。

，这次我们来聊聊KNN算法。 KNN是 k-Nearest-Neighbours 的缩写，它是一种监督学习算法。KNN算法可以用来做分类，也可以用来解决回归问题。 GitHub仓库： machine-learning-with-js

对于各种热门的机器学习、深度学习课程，你一定了解过不少了。但上课之后，如何把学出来的这些新方法用在你的工作项目？如何让你的移动应用也能具备机器学习、深度学习的能力？ 具体做这事的话：你是该自己训练

从毕业加入Google开始做分布式机器学习，到后来转战腾讯广告业务，至今已经七年了。我想说说我见到的故事和我自己的实践经历。这段经历给我的感觉是：虽然在验证一个新的并行算法的正确性的时候，我们可以利用现有框架，尽量快速实现，但是

Learning Problems 机器学习是什么？ 机器学习是什么？这个问题的答案可以参考权威的机器学习定义，但是实际上，机器学习是由它所解决的问题定义的。因此，理解机器学习最好的方式是观察一些实例。

leaf - The Hacker's Machine Learning Framework

在过去的几年里，机器学习的开发库增长很快，可用性也变得越来越可靠，而且没有减慢的趋势。一直以来Python作为机器学习的主力语言，现在神经网络可以应用任何语言了，包括JavaScript! web

、Google 开源TensorFlow以及微软开源分布式机器学习工具包 DMTK 之后，IBM 成为今年第四家开源自家机器学习系统的巨头，这显示出机器学习的生态构建与人才争夺战的白热化。IBM 开源的这套系统叫做

每年一度的亚太媒体沟通会议，今年将 “机器学习” 作为主题。 就 在一天前，11月9日，Google CEO Sundar Pichai 在 Google 官方博客上宣布开源 Google 的机器学习系统 Tensor

随着开源思想的逐渐兴起，很多机器学习领域的算法都已经实现为开源的库、包或代码。如何在这些已有资源的基础上进行高效开发，是最近几年热议的话题。那么，是不是公司或个人就不需要再对这些算法进行手动实现了呢？近日，Quora网站发起了对于

专家、学者、名人等对引人注目的问题的独特见解。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，本次机器之心推送是百度首席科学家、Coursera主席、创始人之一、斯坦福大学教师Andrew

作者：微软亚洲研究院实习生：林添 冰雪王国的浪漫   机器学习的盛宴 NIPS （ Advances in Neural Information Processing Systems ，神经信息处理系统进展大会）是每年

Waffles英文原意是蜂蜜甜饼（见logo），在这里却指代一个非常强大的机器学习的开源工具包，基于C++语言开发。 Waffles里包含的算法特别多，涉及机器学习的方方面面，推荐系统位于其中的Waffles_recommend

Ramp是一个Python库用于快速搭建机器学习解决方案原型。它是一个轻量级基于 pandas 的机器学习框架，可插入已有的Python机器学习和统计工具（如 scikit-learn , rpy2

scikit-learn 是一个用Python语言编写机器学习库的开源站点.通常解决机器学习问题最难的部分就是找到合适的估计器.下面的流程图清晰地给出了解决问题的路径，单击任何估计器就能看到它的文档。

MLTK是各种监督的机器学习算法集合，专为直接训练模型和深度开发设计。 当前MLTK支持： Generalized Linear Models Ridge Lasso Elastic Net Group

Spark的39个机器学习库

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