r……真的挺愁人的 还有几个月就要进行春季实习招聘了，加油！总结一下python机器学习方面的资料吧。 1、数据处理 1.1 综合 Scipy SciPy is a Python-based

，当问题规模较大时，不仅计算量大（有时大到不可计算），而且需要的存储空间也多，因此牛顿法在面对海量数据时由于每一步迭代的开销巨大而变得不适用；拟牛顿法是在牛顿法的基础上引入了海森矩阵的近似矩阵，避免每

机器学习是目前数据分析领域的一个热点内容，在平时的学习和生活中经常会用到各种各样的机器学习算法。实际上，基于Python、Java等的很多机器学习算法基本都被前人实现过很多次了。这些算法在网上可以找到

你 知道如何为你的分类问题选择合适的机器学习算法吗？当然，如果你真正关心准确率，那么最佳方法是测试各种不同的算法（同时还要确保对每个算法测试不同参 数），然后通过交叉验证选择最好的一个。但是，如果你只

中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（Latent Variable）。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类（Data Clustering）领域。 最大期望算法经过两个步骤交替进行计算：

适用于样本容量比较大的类域的自动分类，而样本容量较小的类域则容易误分 算法描述： 1、计算已知类别数据集合汇总的点与当前点的距离 2、按照距离递增次序排序 3、选取与当前点距离最近的K个点

cross-validation，用来测试算法的准确性。是常用的测试方法。将数据集分成10份。轮流将其中的9份作为训练数据，1分作为测试数据，进行试验。每次试验都会得出相应的正确率（或差错率）。10次的结果的

在听到人们谈论机器学习的时候，你是不是对它的涵义只有几个模糊的认识呢？你是不是已经厌倦了在和同事交谈时只能一直点头？让我们改变一下吧！ 本指南的读者对象是所有对机器学习有求知欲但却不知道如何开头的

PyML是一个Python机器学习工具包，为各分类和回归方法提供灵活的架构。它主要提供特征选择、模型选择、组合分类器、分类评估等功能。 Features Classifiers: support vector

国外机器学习的Blog推荐

机器学习经典论文/survey合集

为了解决这个问题，我们的想法是找一些测试数据来看看哪种模型对应测试数据的效果更好，但是用新的测试数据来作这个事情，实际上是做不到的自欺欺人的办法。 我们对比这两种方式，用训练数据来作选择的话，由于这些数据决定了最终的假设

found to work well overthe years. 如何针对某个分类问题决定使用何种机器学习算法？ 当然，如果你真心在乎准确率，最好的途径就是测试一大堆各式各样的算法（同时确保在每个算法上

的工作原理与20个问题类似，用户输入一系列的数据，然后给出游戏的答案。我们经常使用决策树处理分类问题，近来的调查表明，决策树也是最经常使用的数据挖掘算法。它之所以如此流行，一个很重要的原因就是不需要了解机器学习的知识，就能搞明白决策树是如何工作的。

聚类 属于无监督学习 目的：找到数据集中的不同群组 分级聚类 主要思想是： 在数据集中找出两个最相似的节点 根据这两个节点生成一个新的聚类节点，这个节点的数据为两个子节点的数据的平均值, 将两

机器学习引领认知领域的技术创新。一些机器学习的新产品也在不断涌现，技术型初创公司在面对巨大的潜在市场已经蠢蠢欲动。红点投资机构的投资人 Tomasz Tunguz 就机器学习对 SaaS 行业的益处进行了分析。

机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。这里 IT 经理网为您总结一下常见的机器学习算法，以供您在工作和学习中参考。 机器学习的算法很多。

or predictive analytics infrastructure. 11. Weka Weka is a collection of machine learning algorithms

本文中，阿姆斯特丹大学教授Max Welling介绍了机器学习与统计学关系的历史和未来。本文来自第6届IMS-ISBA（数理统计研究会和国际贝叶斯协会）圆桌讨论。 作者：Max Welling 在

的在其它软件上被成功实践过的方法。 从心开始 在先前的 Thinking Big Data? Think Bold Questions Instead 一文中我指出，在大数据时代，我鼓励人们从一个