Know 毫无疑问，机器学习/人工智能的子领域在过去几年越来越受欢迎。目前大数据在科技行业已经炙手可热，而基于大量数据来进行预测或者得出建议的机器学习无疑是非常强大的。一些最常见的机器学习例子，比如 Netflix

在本篇文章中，我将对机器学习做个概要的介绍。本文的目的是能让即便完全不了解机器学习的人也能了解机器学习，并且上手相关的实践。这篇文档也算是 EasyPR开发的番外篇，从这里开始，必须对机器学习了解才能进一步

原文出处： Liu_LongPo的专栏（@Liu_LongPo） 前面我们在是实现K-means算法的时候，提到了它本身存在的缺陷： 1.可能收敛到局部最小值 2.在大规模数据集上收敛较慢

html 当今机器学习算法已经广泛应用于我们的日常生活之中，每天我们需要处理的数据也在不断增加。理解数据背后的真实含义，能够帮助人们认识事物本质，提高生产效率。机器学习算法主要用于分类、回归和聚类，常用的几种算法如下所示：

最大期望算法（EM） K均值算法非常简单（可参见之前发布的博文），详细读者都可以轻松地理解它。但下面将要介绍的EM算法就要困难许多了，它与极大似然估计密切相关。 1 算法原理

checking)机器学习算法是指如何找出最适合于给定数据集的算法模型。本文中我将介绍八个常用于抽查的机器学习算法，文中还包括各个算法的 R 语言代码，你可以将其保存并运用到下一个机器学习项目中。 适用于你的数据集的最佳算法

一. 大规模机器学习的挑战 随着互联网，移动互联网的兴起，可以获取的数据变得越来越多，也越来越丰富。数据资源的丰富，给机器学习带来了越来越多，越来越大创造价值的机会。 机器学习在计算广告，推荐系统

价值的信息，本文进行了一些尝试：利用机器学习方法，自动标注缺失品类的POI数据。例 如，门店名称为“好再来牛肉拉面馆”的POI将自动标注“小吃”品类。 机器学习解决问题的一般过程： 本文将按照

前言：最初关注深度机器学习是听了NUS的汪晟博士关于深度机器学习平台SIGNA的介绍，当时就发现深度机器学习是人工智能的一个革新的进步。但是由于从事的云计算和大数据方向的工作，所以平时只是作为自己的兴

哈希算法一直是索引中最为经典的方法，它们能高效地储存与检索数据。但在去年 12 月，Jeff Dean 与 MIT 等研究者将索引视为模型，探索了深度学习模型学习的索引优于传统索引结构的条件。本文首先

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。

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”，但一段时间后，你发

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

在本篇文章中，我将对机器学习做个概要的介绍。本文的目的是能让即便完全不了解机器学习的人也能了解机器学习，并且上手相关的实践。这篇文档也算是EasyPR开发的番外篇，从这里开始，必须对机器学习了解才能进一步介

个月免费试用期，不过卡巴斯基并不打算这么做。卡巴斯基所提供的免费防病毒应用并没有广告，但是会从免费用户处收集数据来改善机器学习算法，从而更好的打磨所有的产品和平台。 尽管全球开放日期为 7 月 25 日，但是根据地区差异可能需要等待一段时间。公司创始人

前言：最初关注深度机器学习是听了NUS的汪晟博士关于深度机器学习平台SIGNA的介绍，当时就发现深度机器学习是人工智能的一个革新的进步。但是由于从事的云计算和大数据方向的工作，所以平时只是作为自己的兴

使用高级分析算法(如大规模机器学习、图形分析和统计建模等)来发现和探索数据是当前流行的思路，在IDF16技术课堂上，英特尔公司软件开发工程师王以恒分享了《基于Apache Spark的机器学习及神经网络

引言： 机器学习领域中所谓的降维就是指采用某种映射方法，将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中。降维的本质是学习一个映射函数 f : x->y，其中x是原始数据点的表达，目前最多使用向量表达形式。

在本篇文章中，我将对机器学习做个概要的介绍。本文的目的是能让即便完全不了解机器学习的人也能了解机器学习，并且上手相关的实 践。这篇文档也算是EasyPR开发的番外篇，从这里开始，必须对机器学习了解才能进一步

求，卡内基梅隆大学（CMU）正在进行的一项计算机科学研究有望加深我们对生物的理解，并以此促进类大脑算法的开发。 卡内基梅隆大学计算机科学系和认知神经基础中心（CNBC，卡耐基梅隆大学与匹兹堡大学之间的一个合作研究项目）教授