者说有些骇人，如果你不那么能够接受变化的话）。谷歌引入了一系列新技术和系统来优化其已非常出色的搜索算法，它的竞争者如必应，苹果，微软，甚至是Facebook也引进或升级了对应的系统来优化它们的用户搜索体验。

府执政效率 大数据 《深入对比数据科学工具箱：Python 和 R 之争》 ：本文从应用场景、数据流编程、数据可视化、速度等多个方面对Python和R做了对比 《Spark在美团的实践》 ：大

这里 。 开幕前一天，Google 在总部举办了一堂名为“机器学习 101”的人工智能课，尝试用最接地气的方法介绍谷歌在机器学习方面正在做的事情。 这堂课的老师 克里斯汀·罗伯森 (Christine

编注：本文作者是 Codecademy 的分析主管 Cheng-Tao Chu，其专长是数据挖掘和机器学习，之前在 Google、LinkedIn和Square就职。 统计建模非常像工程学。 在

用它们执行预测分析和模式识别，机器学习是必经之路。这门科学，计算机可以在没有事先规划的前提下自主学习、分析和操作数据，现在越来越多的开发人员关注机器学习。 机器学习技术的兴起不仅是因为硬件成本越来

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Scikit-Learn是基于python的机器学习模块，基于BSD开源许可证。这个项目最早由DavidCournapeau 在2007 年发起的，目前也是由社区自愿者进行维护。 Scikit-Learn的官方网站是

算算时间，从开始到现在，做机器学习算法也将近八个月了。虽然还没有达到融会贯通的地步，但至少在熟悉了算法的流程后，我在算法的选择和创造能力上有了不小的提升。实话说，机器学习很难，非常难，要做到完全了解算法的流程、特点

现在有许多的机器学习算法实现是可以扩展到大数据集上的(其中包括矩阵分解、SVM、逻辑回归、LASSO 等等)。实际上，机器学习专家们很乐于指出的一点是：如果你能把机器学习问题转化为一个简单的数值优化问题，你就几近成功了。

接触机器学习1年多了，由于只会用C#堆代码，所以只关注.NET平台的资源，一边积累，一边收集，一边学习，所以在本站第101篇博客到来之际，分享给大家。部分用过的 ，会有稍微详细点的说明，其他没用过的，

1. 基于机器学习方法对销售 预测的研究 2. (本页无文本内容) 3. 销售预测现状与痛点CONTENTS0102 销售预测四大步骤 03 销售预测基本方法 04 销售预测效果评估方法与指标 05 某电商网站销售预测案例分享

面向机器视觉的深度学习资源汇总

dataguru.cn/article-8868-1.html 监督学习的主要任务就是用模型实现精准的预测。我们希望自己的机器学习模型在新数据（未被标注过的）上取得尽可能高的准确率。换句话说，也就是我

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摘要： 机器学习，特别是深度学习（DL），最近已经在语音识别、图像识别、自然语言处理、推荐/搜索引擎等领域获得了成功。这些技术在自主驾驶汽车、数字卫生系统、CRM、广告、物联网等方面都存在着非常有前景

注：最近机器学习很火热，特别是谷歌推出TensorFlow后，推动了机器学习的发展。相比Android、iOS等开发项目，机器学习门槛相对要高一些，需要耐心地学习。在接触真正的机器学习之前，我们先来看一个在Android

凡的艺术品。以往，这种创造过程总是神秘而不可预知的。因而，机器无法自动完成图画，尤其是抽象画派作品的创作。然而，在目标或者人脸识别等领域，机器已经能够根据 深度神经网络（Deep Neural Network，DNN）

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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