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机器学习的开源工具 Python机器学习库 C++矩阵运算库推荐 001 公开课 Machine Learning | Coursera Andrew NG在coursera上的课，难度比公开课略低，适合入门

测试集，用于了解该分类器的预测准确度。 为了将数据拆分为训练集与测试集，我创建了一套名为split_data.py的Python脚本，其内容如下所示： import numpy as np # 1 import

》、《Excel 2007 VBA参考大全》、《IBM SPSS Statistics 19 Statistical Procedures Companion》等。 (2).数据挖掘工程师 需要理解主流机器学习算法的原理和应用。

语言。程序逻辑都是一样的，只是语法和API的区别而已。 R Project for Statistical Computing （用于统计计算的R工程）：这是一个软件环境，采用类lisp脚本语言。

等等，支持多种不同的语言（因为各种high-level的api，训练仅支持Python，inference支持包括C++，Go，Java等等），另外包括像TensorBoard这类很棒的工具，能够有效地提高深度学习研究工作者的效率。

actor，由Akka调度、并行执行。 特征和模型 美团从2013年9月开始在搜索排序上应用机器学习方法(Learning to Rank[1])，并且取得很大的收益。这得益于准确的数据标注：用户的点击下单支付等行

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Awesome Big Data A curated list of awesome big data frameworks, resources and other awesomeness. Inspired

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输入数据没有被标记，也没有确定的结果。模型对数据的结构和数值进行归纳。问题例子包括Association rule learning和聚类问题，算法例子包括 Apriori 算法和K-均值算法。 半监督学习 输入数据

Entry point: Data - using sci-packages to prepare data for Machine Learning tasks and other data analyses

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recurrent neural networks (closely related to deep learning ). Maintainers - Myungsub Choi , Jiwon Kim

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一种语言。语言的逻辑都是相同的，只是语法和API稍有不同。 R Project for Statistical Computing ：这是一个开发环境，采用一种近似于Lisp的脚本语言。在这个库中，所

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推荐了《 Hadoop 权威指南（第 3 版） 》和《 Statistical and Machine-Learning Data Mining 》等书籍。大数据正是当前的热点，有兴趣的读者可以重点关

cnblogs.com/liangliangh/p/4928267.html 数据挖掘（Data Mining）作为一个领域，比机器学习要大，偏应用。互联网公司也大量使用数据挖掘技术，作为即将毕业进入

习技术探索及应用 2. 目录基本概念典型应用预备知识 3. 什么是机器学习(Machine Learning)学习能力是人类智能的一种体现 机器学习是研究如何“利用经验来改善计算机系统自身的性能”的学科----From