最近，美国私营 太空 领域取得重大进展， 亚马逊 创始人贝索斯以及PayPal、特斯拉创始人马斯克，均成功实现了商业火箭的回收或者重复发射，这将极大降低太空发射和太空探索的成本，被视为将推动下一次太空探索的革命。

“实用主义”与“梦想家”气质并重。贝索斯开会时常留出一把空椅子，提示未在场的消费者才是最重要的人 上市 15 年，亚马逊(Amazon)收获颇丰。2011财年营收 480 亿美元，净利润6.3亿美

说到双足机器人，大家都会想到 Atlas ，波士顿动力公司的军用明星产品。BOYSO 先带大家回忆下 Atlas 的走路形态：略别扭，像蹒跚学步的小孩子走路，不够自然。感受下画风： Atlas

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是scikit-learn机器学习库的主要贡献者，因此他们两个详细地 讨论了Olivier的工作和其它技术的发展。这是采访的第一部分。 Olivier Grisel 和 scikit-learn

亿联网设备涌入市场，忽视如此大规模的数据并非明智之选。 企业可以在机器学习的帮助下充分利用大数据。这里提到的机器学习不是科幻电影里面与人类为敌的机器人，现代机器学习致力于挖掘数据中的价值。 IBM 计划向开发者开放

http://www.infoq.com/cn/news/2015/12/Quora-MLConf 数据科学家和机器学习工程师如何有效协作是一个困扰许多公司的问题。在前不久于旧金山举行的MLConf大会上，Quora工程副总裁

作者：daniel-D 在机器学习和数据挖掘中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性和类别。最常见的是数据分析中的相关分析，数据挖掘中的分类和 聚类算法，如 K 最近邻（KNN）和 K 均值（K

上网友推荐的 人工智能和机器学习领域方面的开源项目。 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

机器学习代码的很大一个特点是依赖于矩阵和向量操作，这在神经网络和矩阵分解类模型里面尤其明显。从神经网络里面的backprop到矩阵分解模型里面的更新法则都可以以向量和矩阵甚至张量的形式出现。 写机

本篇文章详细阐述机器学习模型评估和参数调优。将主要围绕两个问题来阐述： “知其所以然”：当你选择的一个机器学习模型运行时，你要知道它是如何工作的； “青出于蓝”：更进一步，你得知道如何让此机器学习模型工作的更优。

Python的数据科学（数据分析&机器学习）工具和扩展库，包括文本预处理、Pandas工具、文件IO工具、Scikit-learn工具、数学工具、Matplotlib工具等 项目主页： http://www

Swift AI是一个完全采用Swift开发的高性能AI和机器学习库。这些工具完已经专门为iOS 和OS X应用优化。 Features Feed-Forward Neural Network Recurrent

基于人工智能和机器学习的应用在不断发展，一些从事相关技术研发的企业或组织也向开发者开放了一些相关的API接口。通过这些API，开发人员能够利用其人工智能和机器学习技术开发自己的智能识别、媒体监测和定向广告

很多机器学习程序涉及从外存的数据读取以及预处理。常见的例子比如深度的神经网络，或者是基于外存计算的一些算法如VW还有我很早之前写过的SVDFeature。在这类问题中，一个常见的优化是采用一个单独的线

随着微软、Google、AWS陆续加入，机器学习即服务（MLaaS）的争夺战已经打响 ，BigML就是其中的一个竞争者。本文详细介绍了BigML机器学习服务的特性和使用过程，作者认为BigML比Amaz

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