摘要：机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。这里我们将为您总结一下常见的机器学习算法，以供您在工作和学习中参考。 【编者按】机器学习的算法

摘要 ： 深度学习可以完成需要高度抽象特征的人工智能任务，如语音识别、图像识别和检索、自然语言理解等。深层模型是包含多个隐藏层的人工神经网络，多层非线性结 构使其具备强大的特征表达能力和对复杂任务建模

第13章 　增强学习 增强学习要解决的是这样的问题：一个能够感知环境的自治agent，怎样学习选择能达到其目标的最优动作。这个很具有普遍性的问题应用于学习控制移动机器人、在工厂中学习进行最优操作工序、

　计算学习理论 本章理论地刻画了若干类型的机器学习问题中的困难，和若干类型的机器学习算法的能力。该理论致力于回答如下的问题：“在什么样的条件下成功的学习是可能的？”以及“在什么条件下一特定的学习算法可

摘要： 深度学习可以完成需要高度抽象特征的人工智能任务，如语音识别、图像识别和检索、自然语言理解等。深层模型是包含多个隐藏层的人工神经网络，多层非线性结 构使其具备强大的特征表达能力和对复杂任务建模能

149 我们在上一篇文章中介绍了EM算法的基本原理，如果读者对此不甚了解，建议参阅 机器学习中的EM算法详解及R语言实例（1） 4. 高斯混合模型 高斯混合模型（GMM，Gaussian

504393 引言 机器学习栏目记录我在学习Machine Learning过程的一些心得笔记，涵盖线性回归、逻辑回归、Softmax回归、神经网络和SVM等等，主要学习资料来自Standford

年，谷歌启动了雄心勃勃、令人目眩的机器人开发项目，并由“Android 之父”安迪·鲁宾负责。在鲁宾由于性骚扰丑闻离职后，目前谷歌正在重启这个项目。与此前相比，新的机器人项目更加低调。然而，随着机器学习技术的融入，这些机器人也在变得更先进。

在机器学习(Machine learning)领域，主要有三类不同的学习方法： 监督学习(Supervised learning)、 非监督学习(Unsupervised learning)、

Python下的用于分类的在线学习及批量学习库，目前支持SGD, FM, FTRL, NN四种算法，核心代码使用Cython优化，值得一试，其作者Jeong-Yoon Lee在Kaggler Avazu广告点击预测项目排名第33位。

扩展到将找到的（符合条件的）文件列表做重命名、删除、备份等操作。我们本次就从此实例出发，去学习 python 语言中的 walk / map / filter / lambda 函数的使用。 我们测试环境的

Python函数学习笔记

 目录 Python安装与使用 2 Python数据类型 4 Python 函数 4 系统库函数 4 第三方提供的函数库 6 自定义函数 6 if分支语句 9 自定义函数 while if else

，而其他方式则包含在logging.handlers模块中， 上述其它处理方式的使用请参见python2.5手册！ 5.通过logging.config模块配置日志 #logger . conf

是它是用三门语言写的，Python/Java/Scala，所以适用性很广，我的观点是，先精通一门语言，再去学其他语言。由于我工作中比较常用的是Python，所以就用把Python相关的命令总结一下。下

Full Stack Python 有各种python资源汇总，从基础入门到各种框架web应用开发和部署，再到高级的ORM、Docker都有。以下是 Full Stack Python 上总结的一些教程，

类的方法和普通函数只有一个区别，类的方法必须有一个额外的第一个参数的名称，但是在调用这个方法的时候你不为这个参数赋值，由PYTHON提供这个值，这个特别的变量指对象本身，按照惯例他的名称是self 有一个类MyClass和这个类的对象MyObject

例如下面的例子，这个例子只是说明了怎样设置的headers，小伙伴们看一下设置格式就好。 Python import urllib import urllib2 url = ‘http://www

有了BinaryTree这个库，你可以不必费这个麻烦了！ BinaryTree是一个小型的Python库，给你提供了简单的API，可以依照树的形式打印一个二叉树，以及二叉树的信息概览。你可以专注于你的算法了！

我们接着上次分享给大家的两篇文章： Python数据分析之numpy学习（一） 和 Python数据分析之numpy学习（二） ，继续讨论使用Python中的pandas模块进行数据分。在接下来的两期pandas介绍中将学习到如下8块内容：