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http://www.cnblogs.com/fantasy01/p/4595902.html 在看机器学习实战时候，到第三章的对决策树画图的时候，有一段递归函数怎么都看不懂，因为以后想选这个方向为自己的职业导向，抱着精看的态度，对

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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

CoreML是iOS 11新推出的机器学习框架，是人工智能的核心内容，他可以在训练好的机器学习模型应用到APP中 所谓已训练模型 (trained model)指的是对一组训练数据应用了某个机器学习算法后，所生成的一组结果Core

人工智能是机器人的核心，是机器人的大脑。想要制造一个大脑不是一件容易的事，所以很多机器人公司都在等着，等着谷歌，等着 Facebook，等着这些能做大脑的公司，能够在某一天将他们的技术开源。 如今，这些在短时间内都实现了。

PredictionIO是一个开源的机器学习服务器，能够帮助软件开发人员创建预测功能，比如个性化，推荐和发现内容。让开发人员利用机器学习构建智能软件。几乎任何应用与PredictionIO集成都可以变得更”聪明“。它具有以下特性：

适合初学者与高手的大量机器学习资源集合

scikit-learn 是一个 Python 的机器学习项目。是一个简单高效的数据挖掘和数据分析工具。基于 NumPy、SciPy 和 matplotlib 构建。 项目主页： http://www

开发一个应用程序，使用 Python、NLTK 和机器学习对 RSS 提要进行分类 作者： Chris Joakim , 高级软件工程师, Primedia Inc 简介： 机器学习取决于 IT、数学和自然语言的

YCML 是使用 Objective-C 编写的机器学习框架，也支持 Swift。 当前提供以下算法： Gradient Descent Backpropagation [1] Resilient

Petuum 是一个分布式机器学习框架。它致力于提供一个超大型机器学习的通用算法和系统接口。它主要集中在系统上 "plumbing work"和算法加速的优化上面，当简化分布式 ML 程序实现时——允

从数据中看看如何做分支（branching criteria） 根据分支将数据分成几块 根据不同的数据学习子树 得到最终的决策树 所以，上面进行决策树学习的过程中需要考虑4个方面，分别是：分支的数量(number of bra

兔子和分布式机器学习 上个学习的时候，我除了 TA 机器学习以外，另外一半的时间就是上了 System 课程。因为上课的缘故，需要做一个课程项目，于是我决定做一些和分布式机器学习相关的事情。 来到

”博士了。 不是所有人都有“读博”的功夫的。 有请“机器学习”算法 机器学习算法其实就是普通算法的进化版。通过自动学习数据规律，让你的程序变得更聪明些。 你从市场上随机买一批芒果（

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Orange（ http://orange.biolab.si/ ）是一个基于组件的数据挖掘和机器学习软件套装，支持Python进行脚本开发。Orange由斯洛文尼亚大学计算与信息学系的生物信息实验室BioLab进行开发，

理论为基础，利用机器学习算法对已知的训练数据做统计分析从而获得规律，再运用规律对未知数据做预测分析，已成为文本分类领域的主流。InfoQ联合“达观数据“共同策划了《文本数据的机器学习自动分类方法》系列

Translator实时的语音翻译技术，超过人类准确度的图像识别技术，像微软小娜、小冰一样琳琅满目的聊天机器人，还是不久前的人机围棋大战，都让我们目睹了人工智能技术的一个又一个突破。身处人工智能时代，一方面

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