Adaboost 算法 神经网络 马尔可夫 1. 决策树 根据一些 feature 进行分类，每个节点提一个问题，通过判断，将数据分为两类，再继续提问。这些问题是根据已有数据学习出来的，再投入新数据的

先来一个简单的例子，我们如何来区分动作类电影与爱情类电影呢？动作片中存在很多的打斗镜头，爱情片中可能更多的是亲吻镜头，所以我们姑且通过这两种镜头的数量来预测这部电影的主题。简单的说， k-近邻算法 采用了测量不同特征值之间的距离方法进行分类。

机器学习令人兴奋，但实际操作却很困难也很复杂。它涉及到很多手动操作，如集合工作流和管道，设置数据源，以及在内部部署与云部署的资源之间切换等。 Python 是一款强大的工具语言，被广泛应用在大数据和机器学习之中。以下推荐了

1. 第一章 机器学习及数据挖掘基本原理王斌 中国科学院信息工程研究所大数据核心技术之数据挖掘与机器学习技术探索及应用 2. 目录基本概念典型应用预备知识 3. 什么是机器学习(Machine Lea

艺术家如何使用机器学习来进行创作？纽约大学《用于艺术的机器学习》课程讲师Gene Kogan在本文中探讨了这个话题。 今年春季，我将在纽约大学的交互式电信项目（ITP）中教授一门课程——用于艺术的

MLPACK 是一个 C++ 的机器学习库，其重点是可伸缩性、速度和易用。 MLPACK 2.0.0 发布，主要更新如下： * Parallelization: the DET (density 

1. 数据挖掘—实用机器学习技术及Java实现原书 英文版《Data Mining—Practical Machine Learning Tools and Techniques with Java

是一个快速、模块化、功能丰富的开源 C++ 机器学习库，提供了各种机器学习相关技术，比如线性/非线性优化、基于内核学习算法、神经网络等。Shark 已经应用于多个现实项目中。 机器学习（Machine Lear

Jubatus 是一个分布式处理框架和机器学习库，包含以下功能： 在线机器学习库，包括：分类、聚合和推荐 fv_converter: 数据预处理（用自然语言） 在线机器学习框架，支持容错 项目主页： http://www

机器学习平台、框架、库和软件集合。所有资源来自互联网。 本文是WIKI页面，请自由的参与到这个列表的贡献。 目录 平台 C General-Purpose Machine Learning Computer

MIT一牛人对数学在机器学习中的作用给的评述，写得很实际 机器学习和计算机视觉都是很多种数学的交汇场。看着不同的理论体系的交汇，对于一个researcher来说，往往是非常exciting的enj

计算技术通常用来分析数据，而理解数据则依赖于机器学习。多年来，对于大多数开发者来说，机器学习却是非常遥远、一直是难以企及的。 这可能是现在收益最高，也是最受欢迎的一项技术之一。毫无疑问——作为开发人员，机器学习是一个能够大展身手的舞台。

简单，适合在线学习和大量的数据的情形，缺点是稳定性不好，尤其是η太大的话，可能情况很糟糕，所以这里的η经验上取0.1会比较好。 其最终的表达式如下： 参考资料 机器学习基石课程，林轩田，台湾大学

混合分布是来自其他随机变量的集合构成的随机变量的概率分布：一个随机变量是根据给定的概率从集合随机选取的

Machine Learning Goals? 我收到过许多想开始学习机器学习的开发者和学生的邮件。我问他们的第一个问题是：是什么阻止了你开始学习？ 我试图找出让他们挣扎的核心原因，大多数时候都是一些自我限制的想法在阻止他们前进。

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在学界一般认为，《红楼梦》后 40 回并非曹雪芹所著。本文尝试应用机器学习的方法来分析原著文本中作者的用词习惯，从技术角度去说明《红楼梦》前 80 回和后 40 回的写作风格差别，继而可以确认后 40

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GraphLab GraphLab是一种新的面向机器学习的并行框架。GraphLab提供了一个完整的平台，让机构可以使用可扩展的机器学习系统建立大数据以分析产品，该公司客户包括Zillow、A

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