、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():

xm是某样本数据的各个特征，维度为m） ps： 这里就是一个线性回归。W权重值就是需要经过训练学习到的数值，具体W向量的求解，就需要用到极大似然估计和将似然估计函数代入到 优化算法来求解。最常用的最后化算法有

在听到人们谈论机器学习的时候，你是不是对它的涵义只有几个模糊的认识呢？你是不是已经厌倦了在和同事交谈时只能一直点头？让我们改变一下吧！ 本指南的读者对象是所有对机器学习有求知欲但却不知道如何开头的

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