机器学习是目前数据分析领域的一个热点内容，在平时的学习和生活中经常会用到各种各样的机器学习算法。实际上，基于Python、Java等的很多机器学习算法基本都被前人实现过很多次了。这些算法在网上可以找到

你 知道如何为你的分类问题选择合适的机器学习算法吗？当然，如果你真正关心准确率，那么最佳方法是测试各种不同的算法（同时还要确保对每个算法测试不同参 数），然后通过交叉验证选择最好的一个。但是，如果你只

单在于其仅包含了两个步骤就能完成强大的功能，复杂在于它的数学推理涉及到比较繁杂的概率公式等。如果只讲简单的，就丢失了EM算法的精髓，如果只讲数学 推理，又过于枯燥和生涩，但另一方面，想把两者结合起来也不是件容易的

0,1.0],[0,0],[0,0.1]]) lables = ['A','A','B','B'] return group,lables # KNN 分类算法 def classify0(inx,dataSet

有重要的应用，在不同的学科中也有引申出更为具体的定义，是各个领域十分重要的参量。熵由鲁道夫.克劳修斯提出，并应用在热力学中。后来在，克劳德.埃尔伍德.香农 第一次将熵的概念引入到信息论中来。 (4)

在听到人们谈论机器学习的时候，你是不是对它的涵义只有几个模糊的认识呢？你是不是已经厌倦了在和同事交谈时只能一直点头？让我们改变一下吧！ 本指南的读者对象是所有对机器学习有求知欲但却不知道如何开头的

PyML是一个Python机器学习工具包，为各分类和回归方法提供灵活的架构。它主要提供特征选择、模型选择、组合分类器、分类评估等功能。 Features Classifiers: support vector

Machine Learning News (Google Group) 6 MetaOptimize Q+A Robust Mathematical Modeling Blog reddit/machineLearning

A Survey of Emerging Approaches to Spam Filtering 5 , Caruana, 2012 Ambient Intelligence: A Survey

现在，我们从手中的数据拿出一小部分出来作验证数据，我们拿它来模拟测试数据。为了将针对验证数据的错误Eval和Eout联系起来，我们希望数据独立同分布于原始数据的分布；剩下的数据用作训练数据，可以用来做模型选择。

care about accuracy, your best bet is to testout a couple different ones (making sure to try different

的调查表明，决策树也是最经常使用的数据挖掘算法。它之所以如此流行，一个很重要的原因就是不需要了解机器学习的知识，就能搞明白决策树是如何工作的。 上边所示的图，就可以被称为是决策树，长方形代表 判断模块

聚类 属于无监督学习 目的：找到数据集中的不同群组 分级聚类 主要思想是： 在数据集中找出两个最相似的节点 根据这两个节点生成一个新的聚类节点，这个节点的数据为两个子节点的数据的平均值,

机器学习引领认知领域的技术创新。一些机器学习的新产品也在不断涌现，技术型初创公司在面对巨大的潜在市场已经蠢蠢欲动。红点投资机构的投资人 Tomasz Tunguz 就机器学习对 SaaS 行业的益处进行了分析。

机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。这里 IT 经理网为您总结一下常见的机器学习算法，以供您在工作和学习中参考。 机器学习的算法很多。

Machine learning is a subfield of computer science evolved from the study of pattern recognition and

本文中，阿姆斯特丹大学教授Max Welling介绍了机器学习与统计学关系的历史和未来。本文来自第6届IMS-ISBA（数理统计研究会和国际贝叶斯协会）圆桌讨论。 作者：Max Welling 在

网站显示，目前VCs给多达885家AI公司投资了将近90亿美元。而且这还并不包括大量已成立的供应商和创业型公司。信息如此之多，足以使你晕头转向，分析能力瘫痪。 但是，让我们来正视它吧——在这些

net/article/2015-12-25/2826560 本列表总结了25个Java机器学习工具&库： 1. Weka 集成了数据挖掘工作的机器学习算法。这些算法可以直接应用于一个数据集上或者你可以自己编写代码来调

Recode 中文站 11 月 10 日报道 机器学习作为人工智能的一种类型，可以让软件根据大量的数据来对未来的情况进行阐述或预判。如今，机器学习在硅谷非常流行，并吸引了多家知名企 业竞相涉猎该领域。例如，Facebook