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本文主要回顾下几个常用算法的适应场景和优缺点！ 对于你的分类问题，你知道应该如何选择哪一个机器学习算法么？当然，如果你真的在乎精度（accuracy），最好的方法就是通过交叉验证（cross-v

Part 1: 机器学习的前世今生. 既然说机器学习，就从什么机器学习开始，相对而言，机器学习是一个比较泛的概念 初看的话，会觉得机器学习和人工智能，数据挖掘讲的东西很像，实际他们之间的关系可以概括为：

Adaboost是一种组合学习的提升算法，能将多个弱学习算法（甚至只比随机猜测好一点）组合起来，构成一个足够强大的学习模型。 组合学习 组合学习是将多个假说组合起来，并集成它们的预测。比如对于一个

最近学习的重点不在机器学习上面，但是现代的学科就是这么奇妙，错综复杂，玩着玩着，你发现又回到了人工智能这一块。所以干脆好好整理下当下令很多 人如痴如醉，但又不容易入门的机器学习。一来给大多数还没有入门

专为机器学习初学者推荐的优质学习资源，帮助初学者快速入门。 这篇文章的确很难写，因为我希望它真正地对初学者有帮助。面前放着一张空白的纸，我坐下来问自己一个难题：面对一个对机器学习领域完全陌生的初学

如果你不是数学系的，就不要看这个了。 因为以下内容全都在证明机器学习的方法是有效的，你可以用机器学习来得到你想要的结果。然而对于编程或者使用这个方法的人来说，你只要放心大胆地用就行了。就像你知

Deep Learning是机器学习中一个非常接近AI的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络， 最近研究了机器学习中一些深度学习的相关知识，本文给出一些很有用的资料和心得。

【机器学习】Tensorflow学习笔记

36 Deep Learning是机器学习中一个非常接近AI的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络， 最近研究了机器学习中一些深度学习的相关知识，本文给出一些很有用的资料和心得。

希望这篇文章能对学习者有所启发。我在空白页前坐下，并且问自己了一个很难的问题：什么样的库、课程、论文和书籍对于机器学习的初学者来说是最好的。我必须把自己当做一个程序员和一个机器学习的初学者，站在这个角度去考虑最合适的资源。

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机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能

机器学习资料大汇总 作者：我爱机器学习( 52ml.net) 注： 本页面主要针对想快速上手机器学习而又不想深入研究的同学，对于专门的researcher，建议直接啃 PRML，ESL，MLA

Aerosolve是支撑Airbnb定价建议系统的机器学习引擎。 传统的机器学习引擎更像一个黑箱，很难知道是哪一个feature对最后的结果产生 了最大的影响。比如Airbnb上的房东设定价格后，

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