vowpal_wabbit 是一个机器学习系统，它能推动机器学习前沿技术的学习，例如在线学习、哈希、交互学习等。 你需要下面几款软件： Boost 库，Boost::Program_Options

根据不同的算法和方法分门别类收集了GoLang的机器学习资源库列表。 Generalized Machine Learning Libraries: GoML - https://github

。 基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类 优点：计算代价不高，易于理解和实现 缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高 使用数据类型：数值型和标称型数据 Sigmoid函数：

特征，很显然这两个特征具有很强的相关性 拿到一个样本，特征非常多，样本缺很少，这样的数据用回归去你和将非常困难，很容易导致过度拟合 PCA算法就是用来解决这种问题的，其核心思想就是将 n 维特征映射到

本文总结了机器学习的经典书籍，包括数学基础和算法理论的书籍。本文会保持更新，欢迎推荐。 入门书单 《数学之美》 PDF 52 作者吴军大家都很熟悉。以极为通俗的语言讲述了数学在机器学习和自然语言处理等领域的应用。

1. 前言 熟悉机器学习的童鞋都知道，优化方法是其中一个非常重要的话题，最常见的情形就是利用目标函数的导数通过多次迭代来求解无约束最优化问题。实现简 单，coding 方便，是训练模型的必备利器之

11个著名的开源机器学习工具

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用。Weka包括一系列的工具，如数据预处

本文我们会概述一些流行的机器学习算法。 机器学习算法很多，并且它们自身又有很多延伸。因此，如何确定解决一个问题的最好算法是很困难的。 下面我们先说基于学习方式对算法的分类和算法之间的相似性，让大家有个整体意识；接着再陈述各类算法。

scikit-learn 是机器学习领域非常热门的一个开源库，基于Python 语言写成。可以免费使用。 网址： http://scikit-learn.org/stable/index.html

「机器人会梦见电子羊吗？」仍不失为一个好问题（译者注：《机器人会梦见电子羊吗？》（Do Androids Dream of Electric Sheep）为菲利普·迪克所著科幻小说，电影《银翼杀手》根

MLPACK 是一个 C++ 的机器学习库，其重点是可伸缩性、速度和易用。 示例代码： #include

Mallet是专门用于机器学习方面的软件包，此软件包基于java。通过mallet工具，可以进行自然语言处理，文本分类，主题建模。文本聚类，信息抽取等。 项目主页： http://www.open-open

第9章 遗传算法 遗传算法提供了一种大致基于模拟进化的学习方法。其中的假设常被描述为二进制位串，位串的含义依赖于具体的应用。然而，假设也可以被描述为符号表达式或者甚至是计算机程序。对合适假设的搜索是

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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

GoLearn 是一款 Go 语言机器学习框架，示例代码： package main import ( "fmt" "github.com/sjwhitworth/golearn/base" "github

Conjecture 是 Esty 开发的构建机器学习模型框架，在 Hadoop 中使用 Scalding DSL 构建。Conjecture 的目的是允许静态统计模型在广泛的产品设置中作为可变组件。

机器学习算法库，涉及Topic Model、矩阵分解、最优化方法(Newton)、时间序列分析等常用挖掘功能. Makefile 项目可直接使用make命令来进行编译 Cmake 如果你碰巧安装了cmake，

机器学习的问题最终都会归结为对一个优化问题进行求解，而优化问题可以分为无约束优化问题和有约束优化问题。有约束的优化问题是指对于目标函数中的变量有显式约束条件的，比如0<=x<=100。无约束优化问题是