目前 BAT 都有各自的机器学习开源平台，阿里云早在 2015 年就推出了数据挖掘平台“DTPAI”；百度推出了面向开发者的 PaddlePaddle，腾讯推出了面向企业的 “Angel”。而在最近，腾讯又发布了最新的机器学习基础平台

前面我们在是实现K-means算法的时候，提到了它本身存在的缺陷： 1.可能收敛到局部最小值 2.在大规模数据集上收敛较慢 对于上一篇博文最后说的，当陷入局部最小值的时候，处理方法就是多运行几次K-means算法，然后选择畸变函数J较小的作为最佳聚类结果。这样的说法显然不能让我们接受，我们追求的应该是一次就能给出接近最优的聚类结果。

怎样进入机器学习领域没有定式。我们的学习方式都有些许不同，学习的目标也因人而异。 但一个共同的目标就是要能尽快上手。如果这也是你的目标，那么这篇文章为你列举了程序员们在通往机器学习高手道路上常见的五种错误。

上一节中介绍了 《随机森林算法》 ，该算法使用bagging的方式作出一些决策树来，同时在决策树的学习过程中加入了更多的随机因素。该模型可以自动做到验证过程同时还可以进行特征选择。 这一节，我们将

Swift AI是一个完全采用Swift开发的高性能AI和机器学习库。这些工具完已经专门为iOS 和OS X应用优化。 Features Feed-Forward Neural Network Recurrent

/46676515 Adam 关于Adam的报道，参见[3]. Adam是微软研究院的深度学习项目，该项目仍然是应用卷积神经网络进行图像分类，效果提高了很多，但从我读论文的角度看，adam更偏向于分布式

html 当今机器学习算法已经广泛应用于我们的日常生活之中，每天我们需要处理的数据也在不断增加。理解数据背后的真实含义，能够帮助人们认识事物本质，提高生产效率。机器学习算法主要用于分类、回归和聚类，常用的几种算法如下所示：

新年到，作为格律诗研究的第一步探索，微软亚洲研究院推出了全新的绝句生成系统，为热爱诗词的人们带来了乐趣。自然语言计算组的研究员们基于统计机器翻译的方法，利用计算机对格律诗进行辅助创作。首先，创作者选择几个表达创作意图的关键词，然后系统会对

总结一下我读过的机器学习/数据挖掘/数据分析方面的书，有的适合入门，有的适合进阶，没有按照层次排列，先总结一下，等总结的差不多了再根据入门--->进阶分块写。下面列的书基本上我写的都是读完过的，不然不敢写，怕误人子弟

数据挖掘的实例。 未完，待续... 本文参考文献： 1、斯坦福的公开课—— 机器学习 ，由Andrew Ng主讲 2、JerryLead的博客 3、数据挖掘导论，Pang-Ning

checking)机器学习算法是指如何找出最适合于给定数据集的算法模型。本文中我将介绍八个常用于抽查的机器学习算法，文中还包括各个算法的 R 语言代码，你可以将其保存并运用到下一个机器学习项目中。 适用于你的数据集的最佳算法

一. 大规模机器学习的挑战 随着互联网，移动互联网的兴起，可以获取的数据变得越来越多，也越来越丰富。数据资源的丰富，给机器学习带来了越来越多，越来越大创造价值的机会。 机器学习在计算广告，推荐系统

导读：机器学习和深度学习是近年技术的热点，面对众多的机器学习平台如何进行选择，这是一个很困扰的问题。本文对分布式机器学习（ML）平台中使用的设计方法进行了调查，并提出了未来的研究方向。 本文比较了机器学习平台设计方法和使用指南，是我和

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包含的特征维度越多，特征之间就越有可能线性相关，用 系数解释特征重要性就越不靠谱。 以上就是机器学习实践操作中的7个常见错误。这个列表并不完整，它只是激发读者去思考，模型算法的假设并不一定适用于手

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Datumbox 学习框架新版已经发布。下载 Github 或 Maven Central Repository . 主要的新内容? 新版0.6.0 的主要焦点是扩展框架来处理大型数据、 改进的代码体系结构和公共的

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