Numpy和Scipy常常结合着使用，Python大多数机器学习库都依赖于这两个模块，绘图和可视化依赖于matplotlib模块，matplotlib的风格与matlab类似。 Python机器学习库非常多，而且大多数开源，主要有：

本文主要回顾下几个常用算法的适应场景和优缺点！ 对于你的分类问题，你知道应该如何选择哪一个机器学习算法么？当然，如果你真的在乎精度（accuracy），最好的方法就是通过交叉验证（cross-v

这两年机器学习的概念一直很火，无人车、人脸识别、语音识别，似乎无所不能。但有一点被忽略了，“机器学习”算法只是众多算法的一种，和快速排序、red-black BST 一样，它有自己独特的应用场景，而且

机器学习Machine-Learning 主要内容 前言 课程列表 推荐学习路线 数学基础初级 程序语言能力 机器学习课程初级 数学基础中级 机器学习课程中级 推荐书籍列表 机器学习专项领域学习 前言

自然语言处理 ScalaNLP—机器学习和数值计算库的套装 Breeze —Scala用的数值处理库 Chalk—自然语言处理库。 FACTORIE—可部署的概率建

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Part 1: 机器学习的前世今生. 既然说机器学习，就从什么机器学习开始，相对而言，机器学习是一个比较泛的概念 初看的话，会觉得机器学习和人工智能，数据挖掘讲的东西很像，实际他们之间的关系可以概括为：

Adaboost是一种组合学习的提升算法，能将多个弱学习算法（甚至只比随机猜测好一点）组合起来，构成一个足够强大的学习模型。 组合学习 组合学习是将多个假说组合起来，并集成它们的预测。比如对于一个

最近学习的重点不在机器学习上面，但是现代的学科就是这么奇妙，错综复杂，玩着玩着，你发现又回到了人工智能这一块。所以干脆好好整理下当下令很多 人如痴如醉，但又不容易入门的机器学习。一来给大多数还没有入门

专为机器学习初学者推荐的优质学习资源，帮助初学者快速入门。 这篇文章的确很难写，因为我希望它真正地对初学者有帮助。面前放着一张空白的纸，我坐下来问自己一个难题：面对一个对机器学习领域完全陌生的初学

如果你不是数学系的，就不要看这个了。 因为以下内容全都在证明机器学习的方法是有效的，你可以用机器学习来得到你想要的结果。然而对于编程或者使用这个方法的人来说，你只要放心大胆地用就行了。就像你知

Deep Learning是机器学习中一个非常接近AI的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络， 最近研究了机器学习中一些深度学习的相关知识，本文给出一些很有用的资料和心得。

teY, p_keep_input: 1.0, p_keep_hidden: 1.0})) 卷积神经网络 模型： import tensorflow as tf import numpy as np

36 Deep Learning是机器学习中一个非常接近AI的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络， 最近研究了机器学习中一些深度学习的相关知识，本文给出一些很有用的资料和心得。

希望这篇文章能对学习者有所启发。我在空白页前坐下，并且问自己了一个很难的问题：什么样的库、课程、论文和书籍对于机器学习的初学者来说是最好的。我必须把自己当做一个程序员和一个机器学习的初学者，站在这个角度去考虑最合适的资源。

这是一篇很难写的文章，因为我希望这篇文章能对学习者有所启发。我在空白页前坐下，并且问自己了一个很难的问题：什么样的库、课程、论文和书籍对于机器学习的初学者来说，是最好的。 文章里到底写什么、不写什

原文出处： Scott Robinson 译文出处： 刘帝伟 引言 毫无疑问，神经网络和机器学习在过去几年一直是高科技领域最热门的话题之一。这一点很容易看出，因为它们解决了很多真正有趣的用例，

下面是25个Java机器学习的工具&&库列表： 1. Weka 是一个数据挖掘任务机器学习算法的集合。这些算法可以直接应用于数据集或者在你自己的Java代码中调用。Weka 包含 数据预处理、分类、回归、聚类、关联规则、可视化

机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能

机器学习资料大汇总 作者：我爱机器学习( 52ml.net) 注： 本页面主要针对想快速上手机器学习而又不想深入研究的同学，对于专门的researcher，建议直接啃 PRML，ESL，MLA