Fuzzy 机器学习框架是一个程序库和一个使用直觉模糊数据的机器学习的GUI前端。该方法是基于直觉模糊集和可能性理论。进一步的特点是模糊的功能和类;基于语言 变量的数值，枚举的功能和特点;用户自定义特

面图表中包含的一些参数信息，例如CMOS像素、重量等（下图）。 目前Google正在通过机器学习技术区分哪些是包含有用信息的图表（table），哪些是无效（例如网页样式设计）的图表，然后系统会根据相关度和质量来决定显示哪些信息。

Service 微软于近期发布了 Azure ML 。这是一个基于云的机器学习平台，旨在帮助基于过去的行为对未来事件进行预测。微软已经将机器学习应用于 Bing、Xbox 和其他产品多年。但是，这是微软首次将内部技术以云服务的方式提供给外界使用。

Services 开发机器学习解决方案提升现有的预测算法并不是一件容易的事情。这需要大量的工作来保证其正确性，包括清除数据、建立基础结构、测试和再测试模型以及最终部署算法。 这里有六种机器学习服务，它们可以帮助你减少部署机器学习解决方案的痛苦。

Software Foundation (ASF) 开发的一个全新的开源项目，其主要目标是创建一些可伸缩的机器学习算法，供开发人员在 Apache 在许可下免费使用。该项目已经发展到了它的最二个年头，目前只有一个公共发行版。Mahout

more data always better than better algorithms? 在机器学习中，更多的数据总是比更好的算法好吗?对于 Quora 上的这个问题，Netflix 公司工程总监

据专家建立了各种各样的机器学习模型来帮助识别交易中的风险。作为公司业务的后盾，该团队究竟是如何建立机器学习模型的呢？近日，Airbnb公司 公布 了利用相关数据建立和改善机器学习模型的过程。接下来，本文就对该过程进行简单介绍。

最近媒体报道谷歌正在利用机器学习帮助处理搜索结果，这引发了人们对于这一人工智能领域的兴趣和疑问。什么是“机器学习”，机器是如何自学的呢？这里有一些 Google 内部关于机器学习的背景介绍。 昨天

你周围的人是否都在谈论着“机器学习”？而你是否也听说过一些算法技术却仍旧缺乏一个全局的认识？本文也许就是一个好的起点…… 智力的新纪元 在科学界，机器学习是目前很热门的话题。通过把计算机和人类的能

SmileMiner是一个汇集了各种机器学习算法的纯Java函数库，它是自包含的，仅仅需要Java标准库。主要部件为：Smile，-Math，-Data，-Graph，-Interpolation，-

的变形并不是非常的复杂，但现在就重要的就是如何计算出各个层次的增量，然后进行迭代了。 这里主要需要解决导数问题 python 的代码实现： 变量的更新： 其中 layer1delta 变量为两个变量的和：

权归原作者所有，翻译仅用于学习 使用JavaScript做机器学习？不是应该用Python吗？是不是我疯了才用JavaScript做如此繁重的计算？难道我不用Python和R是为了装逼？ scikit-learn

随着基于人工智能与机器学习的应用如雨后春笋般不断涌现，我们也看到有很多提供类似功能的 API 悄悄登上了舞台。 API 是用于构建软件应用的程序、协议以及工具的组合；本文是对2015 中这个列表的修正与完善，移除了部分被废弃的

Azure 机器学习平台 这样的云端服务平台，企业不仅仅可以用它来储存数据，做一些经典的“后视”商务智能分析，更能使用云端的强大力量做出具有“前瞻性”的预测分析。使用 Azure 机器学习 这样的现代

而这些优化的核心目标则是解决计算机与人工智能历史上最困难的问题之一：对自然语言的获取与理解。虽然机器非常擅长程序性和逻辑性的任务（如解数学方程或识别物体数据特征），但是它们难以辨析那些仅有母语使用者

府执政效率 大数据 《深入对比数据科学工具箱：Python 和 R 之争》 ：本文从应用场景、数据流编程、数据可视化、速度等多个方面对Python和R做了对比 《Spark在美团的实践》 ：大

这里 。 开幕前一天，Google 在总部举办了一堂名为“机器学习 101”的人工智能课，尝试用最接地气的方法介绍谷歌在机器学习方面正在做的事情。 这堂课的老师 克里斯汀·罗伯森 (Christine

编注：本文作者是 Codecademy 的分析主管 Cheng-Tao Chu，其专长是数据挖掘和机器学习，之前在 Google、LinkedIn和Square就职。 统计建模非常像工程学。 在

learning 垃圾邮件过滤、人脸识别、推荐引擎——当你有一个大数据集并且希望利用它们执行预测分析和模式识别，机器学习是必经之路。这门科学，计算机可以在没有事先规划的前提下自主学习、分析和操作数据，现在越来越多的开发人员关注机器学习。

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