工程副总 Mike Curtis 表示，Airbnb 将向外界公开其部分内部创新项目，并将部分数据结构与机器学习软件包开源，意味着 Airflow 和 Aerosolve 将成为继 Airpal 后另外两个开源软件包。

written in a higher-level language such as Ruby, Python, Java, etc. Who can use Leaf? We develop Leaf

在过去的几年里，机器学习的开发库增长很快，可用性也变得越来越可靠，而且没有减慢的趋势。一直以来Python作为机器学习的主力语言，现在神经网络可以应用任何语言了，包括JavaScript! web

、Google 开源TensorFlow以及微软开源分布式机器学习工具包 DMTK 之后，IBM 成为今年第四家开源自家机器学习系统的巨头，这显示出机器学习的生态构建与人才争夺战的白热化。IBM 开源的这套系统叫做

每年一度的亚太媒体沟通会议，今年将 “机器学习” 作为主题。 就 在一天前，11月9日，Google CEO Sundar Pichai 在 Google 官方博客上宣布开源 Google 的机器学习系统 Tensor

随着开源思想的逐渐兴起，很多机器学习领域的算法都已经实现为开源的库、包或代码。如何在这些已有资源的基础上进行高效开发，是最近几年热议的话题。那么，是不是公司或个人就不需要再对这些算法进行手动实现了呢？近日，Quora网站发起了对于

专家、学者、名人等对引人注目的问题的独特见解。最近推出的系列围绕如今最热门的技术之一——机器学习所展开，本次机器之心推送是百度首席科学家、Coursera主席、创始人之一、斯坦福大学教师Andrew

作者：微软亚洲研究院实习生：林添 冰雪王国的浪漫   机器学习的盛宴 NIPS （ Advances in Neural Information Processing Systems ，神经信息处理系统进展大会）是每年

Waffles英文原意是蜂蜜甜饼（见logo），在这里却指代一个非常强大的机器学习的开源工具包，基于C++语言开发。 Waffles里包含的算法特别多，涉及机器学习的方方面面，推荐系统位于其中的Waffles_recommend

Ramp是一个Python库用于快速搭建机器学习解决方案原型。它是一个轻量级基于 pandas 的机器学习框架，可插入已有的Python机器学习和统计工具（如 scikit-learn , rpy2

scikit-learn 是一个用Python语言编写机器学习库的开源站点.通常解决机器学习问题最难的部分就是找到合适的估计器.下面的流程图清晰地给出了解决问题的路径，单击任何估计器就能看到它的文档。

MLTK是各种监督的机器学习算法集合，专为直接训练模型和深度开发设计。 当前MLTK支持： Generalized Linear Models Ridge Lasso Elastic Net Group

Stanford CoreNLP . 15. Sparkit-learn Interface to Python's Scikit-learn 16. Sparkling Water Interface

大数据/数据挖掘/推荐系统/机器学习相关资源 Share my personal resources 书籍 各种书~各种ppt~更新中~ http://pan.baidu.com/s/1EaLnZ 机器学习经典书籍小结

Simple Implementation of Genetic Algorithms in Python (Part 1) , Part 2 Genetic Algorithms vs Artificial

另外需要注意的是，牛顿法在每次迭代时不能总是保证海森矩阵是正定的，一旦海森矩阵不是正定的，优化方向就会“跑偏”，从而使得牛顿法失效，也说明了牛顿法的鲁棒性较差。拟牛顿法用海森矩阵的逆矩阵来替代海森矩阵，虽然每次迭代不能保证是最优的优化方向，但是近似矩阵始终是正定的，因此算法总是朝着最优值的方向在搜索。

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

你 知道如何为你的分类问题选择合适的机器学习算法吗？当然，如果你真正关心准确率，那么最佳方法是测试各种不同的算法（同时还要确保对每个算法测试不同参 数），然后通过交叉验证选择最好的一个。但是，如果你只

的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（Latent Variable）。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类（Data Clustering）领域。 最大期望算法经过两个步骤交替进行计算：

4、确定距离最近的前K个点所在类别的出现频率 5、返回距离最近的前K个点中频率最高的类别作为当前点的预测分类 Python 实现 from numpy import * import operator def createDataSet():