这是一篇很难写的文章,因为我希望这篇文章能对学习者有所启发。我在空白页前坐下,并且问自己了一个很难的问题:什么样的库、课程、论文和书籍对于机器学习的初学者来说,是最好的。
在前面的博客当中,其实我们已经讨论过寻路的算法。不过,当时的示例图中,可选的路径是唯一的。我们挑选一个算法,就是说要把这个唯一的路径选出来,怎么 选呢?当时我们就是采用穷尽递归的算法。然而,今天的情形有点不太一样了。在什么地方呢?那就是今天的路径有n条,这条路径都可以达到目的地,然而我们在 挑选的过程中有一个要求,那就是挑选的路径距离最短?有没有什么办法呢? 那么,这时候就要A*算法就可以排上
寻路是游戏设计中需要使用到一种功能,那么我们怎么样以一个点作为起始点,快速地寻找到目标点呢?其实寻路的方法不难。一种简单有效的方法就是回溯法。如 果我们从一个点出发,那么这个点周围肯定有若干条路,只要有一条路存在,我们就一直走下去,直到发现没有路走为止;要是发现路走不下去了怎么办,那就只好 回头了,我们只能从剩下的选项中继续选择一条路,继续尝试。如果很不幸,所有的尝试都结束了,还是没有发现目标节点
毫无疑问,神经网络和机器学习在过去几年一直是高科技领域最热门的话题之一。这一点很容易看出,因为它们解决了很多真正有趣的用例,如语音识别、图像识别、甚至是乐曲谱写。因此,在这篇文章,我决定编制一份囊括一些很好的Python机器学习库的清单,并将其张贴在下面。
下面是25个Java机器学习的工具&&库列表: 1. Weka 是一个数据挖掘任务机器学习算法的集合。这些算法可以直接应用于数据集或者在你自己的Java代码中调用。Weka 包含 数据预处理、分类、回归、聚类、关联规则、可视化 等工具。
注:本页面主要针对想快速上手机器学习而又不想深入研究的同学,对于专门的researcher,建议直接啃 PRML,ESL,MLAPP以及你相应方向的书(比如Numerical Optimization,Graphic Model等),另外就是Follow牛会牛paper,如果谁有兴趣也可以一起来整理个专业的汇总页。本页面将持续更新,敬请关注,如有推荐的文章请留言,谢谢!
Aerosolve是支撑Airbnb定价建议系统的机器学习引擎。 传统的机器学习引擎更像一个黑箱,很难知道是哪一个feature对最后的结果产生 了最大的影响。比如Airbnb上的房东设定价格后,我们不仅是希望提示这个价格是过高或过低(模型判断结果),而是希望给房东具体的原因,比如位置太 偏,或者评价数不够多(feature的权重)。
给定一个正整数n(0代码:#includeusing namespace std;int main(){ long num[14]; int i,k=1; for(i=1;i { k*=5; num[i]=k; } int n,m; cin>>m; for(int j=1;j { cin>>n; i=1; int sum=0; while(n>=num[i]) { sum+=
TensorFlow 是谷歌开源的机器学习框架,相对于其它现有框架来说,其具有比较好的扩展性,但是也牺牲了它的速度。 下面介绍Tensorflow 的基本使用
使用机器学习的开发工具很多,如Matlab,R语言,Python等等。 本系列文章不会涉及深入的机器学习原理,旨在让你迅速上手,入门Python进行机器学习。 本文提供一系列资源,教你打造一个Python机器学习的平台。
Mahout是一个利用Map/Reduce的机器学习算法库,其思想源于斯坦福大学几个学者在2006年的nips会议上发表的一篇文章“Map- Reduct for Machine Learning on Multicore"。
在研究机器学习中,理论在其整个自上而下方法中试用于哪里呢? 在传统的机器学习教学中,丰富的数学理论知识对于理解机器学习是至关重要的,我的机器学习教学方法通常是教你如何端对端解决问题以及传输结构。
这篇内容基于我去年的一些感悟写的,但是今年才在Stuq 的微信群做的分享。从技术角度而言,对Spark的掌握和使用还是显得很手生的。但是今天一位做数据分析相关的朋友说,受这篇内容影响,他接受了 Spark-Shell作为数据分析的工具,简单几个命令,轻松处理几千万行数据。于是我就重新整理了下这篇文章。
机器学习中使用的算法大体分为 3 类:监督学习、无监督学习和强化学习。 监督学习 提供了反馈来表明预测正确与否,而 无监督学习 没有响应:算法仅尝试根据数据的隐含结构对数据进行分类。 强化学习 类似于监督学习,因为它会接收反馈,但反馈并不是对每个输入或状态都是必要的。本教程将探索这些学习模型背后的理念,以及用于每种模型的一些关键算法。
Quora 是一家以“分享和推动全球知识增长”为己任的网站。 Xavier Amatriain 是Quora的工程副总裁。近日,他撰文 介绍 了Quora如何应用机器学习。
你可能听说过谷歌和Facebook这样的公司如何利用机器学习来开车、识别语音和分类图片。你可能会想,这很酷。但这和你的工作有什么关系呢?好吧,来看看这些公司如何使用机器学习吧。
KeystoneML 是一个用 Scala 编写的软件框架,来自伯克利大学 AMPLab 实验室。该项目主要目的是简化构造大规模、端到端的机器学习管道,基于 Apache Spark 构建。
SystemML 是灵活的,可伸缩机器学习 (ML) 语言,使用 Java 编写。机器学习 (ML) 是指无需显式的编程即可让计算机学习的能力。
Shifu 是一个针对 Hadoop 开源的,终端到终端的机器学习平台。Shifu为数据科学家而设计,简化构建机器学习模型的生命周期。
如果你曾希望训练机器学习模型,使其支持 IFTTT,那么 现在可以 使用来自 MateLabs 的新产品。该公司的 MateVerse 平台此前已经可以帮助新手玩转机器学习模型,而目前进一步支持了与 IFTTT 的配合使用,帮你自动建立模型,基于特定条件去运行。