机器学习爱好者有哪些可学习的社区？ 资讯
对于机器学习来说，不管你的水平怎么样，网络社区都是十分重要的。因为在你学习的过程中，你无法掌握所有新的算法，也无法实践所有新的数据。但是，通过网络社区的问答互助，你可以在学习过程中收获很多，网络社区的重要性也由此体现，JasonB
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P14 Tom机器学习 第8章-基于实例的学习 文档
第8章 基于实例的学习 已知一系列的训练样例，很多学习方法为目标函数建立起明确的一般化描述；但与此不同，基于实例的学习方法只是简单地把训练样例存储起来。从这些实例中泛化的工作被推迟到必须分类新的实例
jiavaz 机器学习，计算机视觉的学习资源 经验
http://www.cnblogs.com/liangliangh/p/4712600.html 机器学习（Machine Learning，简称 ML）和计算机视觉（Computer Vision，简称
数学菜鸟如何学习机器学习 经验
要点 机器学习中数学的重要性：良好的数理基础会让机器学习事半功倍，算法和模型的选择和理解都需要一定的数学基础。 机器学习中哪些数学知识是必备的：线性代数、概率论和统计学、多元微积分、算法和优化理论、复
机器学习二 -- 决策树学习 经验
html 从今天开始，坚持每天学习一个机器学习的新知识，加油！ 决策树学习是应用最广的归纳推理算法之一，是一种逼近离散值目标函数的方法，在这种方法中学习到的函数被表示为一颗决策树。 决策树表示法
机器学习(Machine Learning)&深入学习(Deep Learning)资料 经验
《Brief History of Machine Learning》 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost 到随机森林、Deep
机器学习领域的几种主要学习方式 经验
学习方式 根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域，有几种主要 的学习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法
机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 经验
《Brief History of Machine Learning》 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、Deep Learning
面向 Python 语言的三大顶级机器学习库 经验
能够在机器学习的世界中徜徉。当然，这段旅程不可避免地需要借助各类大数据、人工智能、深度学习与规模化统计与分析工具的帮助。 在今天的文章中，我们将共同了解三款最具人气的Python机器学习库，相
机器学习经典算法详解及Python实现--基于SMO的SVM分类器 经验
支持向量机基本上是最好的有监督学习算法，因其英文名为support vector machine，简称SVM。通俗来讲，它是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，其学习策略便是间隔最大
Python的数据科学（数据分析&机器学习）工具和扩展库：mlxtend 经验
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
使用 Azure 机器学习服务执行您使用 Python 建立好的智能模型 经验
Azure 机器学习服务（以下简称 Azure ML ） 是 Microsoft 所推出的一个云端服务，它让您能够使用易于操作的图形化接口，进行数据整理以及机器学习的运算，您可以在这个服务上从 0
Python机器学习工具：Scikit-Learn介绍与实践 经验
官方的解释很简单: Machine Learning in Python, 用python来玩机器学习。 什么是机器学习 机器学习关注的是: 计算机程序如何随着经验积累自动提高性能。而最大的吸引
机器学习标准教科书PRML的Python实现：最佳读书伴侣 经验
机器学习神书之一的 PRML（模式识别与机器学习）是所有机器学习读者或希望系统理解机器学习的读者所必须了解的书籍。这本书系统而全面地论述了模式识别与机器学习领域的基本知识和最新发展，而该 GitHub
[译] 用 Python 搭建机器学习模型预测黄金价格 经验
小明同学君、吴双、Y awei xia 新年总是跟黄金密不可分。新年第一天，让我们尝试用python搭建一个机器学习线性回归模型，预测金价！ 自古以来，黄金一直作为货币而存在，就是在今天，黄金也具有
Python机器学习工具包，Milk 0.4.3 发布 资讯
Milk 是一个Python机器学习工具包。它的重点是监督分类，已经有几个分类可用包括：SVMs (基于 libsvm)，K-NN，随机树，和决策树。它还能执行功能选择。这些分类器可以以多种方式相结合
用Python做机器学习不得不收藏的重要库 资讯
Python 通常被应用统计技术或者数据分析人员当做工作中的首选语言。数据科学家也会用 python 作为连接自身工作与 WEB 应用程序/生产环境集成中。 Python 在机器学习领域非常出色。
scikit-learn 0.16.1 发布，Python 机器学习工具包 资讯
scikit-learn 是一个 Python 的机器学习项目。是一个简单高效的数据挖掘和数据分析工具。基于 NumPy、SciPy 和 matplotlib 构建。 scikit-learn 0
P25 他们的梦想是人人都能用机器学习 资讯
以前的机器学习似乎是阳春白雪，只有大公司和尖端高校实验室才能玩得转。有一群人，他们的梦想是使机器学习技术变得下里巴人，让人人都能用机器学习。他们分布在两类从事机器学习技术研发的公司： 提供机器学习技术平台