数据分析和洞察,以 及企业级移动数据分析和挖掘的解决方案等产品和服务。随着各项业务快速发展,需要机器学习支撑的需求也越多越多,数据规模也越来越大,带来很大的挑战。而 且TalkingData作为一个新
http://www.pintu360.com/article/13681.html Facebook开源先进的深度学习工具Torch Torch是一个从2002年就开始存在的开源库,其包含了一个用来构建和训练神经
在使用机器学习算法的过程中,针对不同场景需要不同的评价指标,在这里对常用的指标进行一个简单的汇总。 一、分类 1. 精确率与召回率 精确率与召回率多用于二分类问题。精确率(Precision)指的
PredictionIO 是一个开源的机器学习引擎,程序员用来使程序显示得具有预测性特点,例如个性化,推荐,内容显示。用PredictionIO你可以瞬间让你的程序增加以下特点:预测用户行为,提供个性
研究数据挖掘和机器学习有一段时间了,对数据挖掘来说,商用软件有SAS、 Clementine、Oracle数据挖掘组件等等;由于个人学习和版权、算法定制等问题,开源的数据挖掘与机器学习软件(库)目前也
上周,我去洛杉矶参加了一个机器学习的meetup,一位主讲是eHarmony公司(美国最大的婚恋交友网站之一,通过性格测试来进行婚恋匹配的模式——百度百科)的Jon Morra,他着重分享了机器学习(machine
https://github.com/liuliu/ccv mlpack :可扩展的C++机器学习库 地址: https://github.com/anticlockw OpenCV:开源计算机视觉库
决策树是一种树形分类结构,一棵决策树由内部结点和叶子结点构成,内部结点代表一个属性(或者一组属性),该结点的孩子代表这个属性的不同取值;叶 子结点表示一个类标。决策树保证每一个实例都能被一条从根结点到叶子结点的路径覆盖,叶子结点就是这条实例对应的类别,遍历这条路径的过程就是对这条实例 分类的过程。
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IT经理网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。 机器学习的算法很多。很多
本文首次发表于译言网,翻译自Technet.com,为[机器学习]系列文章之一。 发表地址: http://article.yeeyan.org/view/propiram/442378 下面
SmileMiner是一个包含各种现有的机器学习算法的Java库。主要组件包括: mile 机器学习的核心库 SmileMath 数学函数、排序、随机数生成器、最优化、线性代数、统计分布、假设检验
正则化(regularization)技术是机器学习中十分常用的技术,它在不同的模型或者情景中以不同的名字出现,比如以L2正则化为例,如果将L2正则化用于linear regression,那么这就对应了ridge
系列一直没有更新,向关注该系列的同学们道个歉。尴尬的是,按理说,机器学习介绍与算法一览应该放在最前面写,详细的应用建议应该在讲完机器学习常用算法之后写,突然莫名奇妙在中间插播这么一篇,好像有点打乱主线。
,这次我们来聊聊KNN算法。 KNN是 k-Nearest-Neighbours 的缩写,它是一种监督学习算法。KNN算法可以用来做分类,也可以用来解决回归问题。 GitHub仓库: machine-learning-with-js
对于各种热门的机器学习、深度学习课程,你一定了解过不少了。但上课之后,如何把学出来的这些新方法用在你的工作项目?如何让你的移动应用也能具备机器学习、深度学习的能力? 具体做这事的话:你是该自己训练
从毕业加入Google开始做分布式机器学习,到后来转战腾讯广告业务,至今已经七年了。我想说说我见到的故事和我自己的实践经历。这段经历给我的感觉是:虽然在验证一个新的并行算法的正确性的时候,我们可以利用现有框架,尽量快速实现,但是
Learning Problems 机器学习是什么? 机器学习是什么?这个问题的答案可以参考权威的机器学习定义,但是实际上,机器学习是由它所解决的问题定义的。因此,理解机器学习最好的方式是观察一些实例。
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