机器学习的基本原理是模型训练。对于人类来说，可以从单一的样例中学习到非常深刻的知识，例如变质的牛奶味道很差、火是热的等，但机器却需要更多的样例，因为它们是基于统计学的原理进行学习。机器学习的过程主要依赖于数据。

假设有一些数据相关的问题亟待你解决。在此之前你听说过机器学习算法可以帮助解决这些问题，于是你想借此机会尝试一番，却苦于在此领域没有任何经验或知识。 你开始谷歌一些术语，如“机器学习模型”和“机器学习方法论”，但一段时间后，你发现自己完全迷失在了不同算法之间，于是你准备放弃。

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＂

在本篇文章中，我将对机器学习做个概要的介绍。本文的目的是能让即便完全不了解机器学习的人也能了解机器学习，并且上手相关的实践。这篇文档也算是EasyPR开发的番外篇，从这里开始，必须对机器学习了解才能进一步介绍EasyPR的内核。当然，本文也面对一般读者，不会对阅读有相关的前提要求。

在部分国家经历了长达一年半的测试之后，卡巴斯基实验室终于面向全球市场推出了免费的防病毒软件。尽管免费软件缺乏卡巴斯基付费产品的诸多功能，但是包含扫描文件、网络流量和邮件、过滤网络活动的防火墙、隔离恶意程序和监控已安装应用活动等功能。

前言：最初关注深度机器学习是听了NUS的汪晟博士关于深度机器学习平台SIGNA的介绍，当时就发现深度机器学习是人工智能的一个革新的进步。但是由于从事的云计算和大数据方向的工作，所以平时只是作为自己的兴趣领域看了一些相关的入门级资料。最近事业部的同事在讨论文物保护的风险识别问题，不自觉地想到能否将深度机器学习运用到文物保护的风险识别中，于是做了一些较深入的研究，设计了一个基于深度机器学习DBN算法的风险识别模型。

使用高级分析算法(如大规模机器学习、图形分析和统计建模等)来发现和探索数据是当前流行的思路，在IDF16技术课堂上，英特尔公司软件开发工程师王以恒分享了《基于Apache Spark的机器学习及神经网络算法和应用》的课程，介绍了大规模分布式机器学习在欺诈检测、用户行为预测(稀疏逻辑回归)中的实际应用，以及英特尔在LDA、Word2Vec、CNN、稀疏KMeans和参数服务器等方面的一些支持或优化工作。

机器学习领域中所谓的降维就是指采用某种映射方法，将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中。降维的本质是学习一个映射函数 f : x->y，其中x是原始数据点的表达，目前最多使用向量表达形式。 y是数据点映射后的低维向量表达，通常y的维度小于x的维度（当然提高维度也是可以的）。f可能是显式的或隐式的、线性的或非线性的。

在本篇文章中，我将对机器学习做个概要的介绍。本文的目的是能让即便完全不了解机器学习的人也能了解机器学习，并且上手相关的实践。这篇文档也算是EasyPR开发的番外篇，从这里开始，必须对机器学习了解才能进一步介绍EasyPR的内核。当然，本文也面对一般读者，不会对阅读有相关的前提要求。

卡耐基梅隆大学的Sandra Kuhlman使用荧光成像技术获得的神经网络图像，其中可以看到单个大脑神经元细胞。

SimpleAI 是 Python 实现的人工智能算法工具包

机器学习代码的很大一个特点是依赖于矩阵和向量操作，这在神经网络和矩阵分解类模型里面尤其明显。从神经网络里面的backprop到矩阵分解模型里面的更新法则都可以以向量和矩阵甚至张量的形式出现。

自己的专业方向是机器学习、数据挖掘，就业意向是互联网行业与本专业相关的工作岗位。各个企业对这类岗位的命名可能有所不同，比如数据挖掘/自然语言 处理/机器学习算法工程师，或简称算法工程师，还有的称为搜索/推荐算法工程师，甚至有的并入后台工程师的范畴，视岗位具体要求而定。

机器学习是一个大武林，这里面江湖人士颇多，“发明”出来的算法兵器也是五花八门，浩瀚如海，足够你数上三天两夜了。然而，这些兵器行走江湖能用的不多，真正无敌的更是屈指可数，或许只有屠龙刀倚天剑了。正如江湖传言： 武林至尊 ，宝刀屠龙， 号令天下 ，莫敢不从，倚天不出，谁与争锋? 机器学习中还真有这么一把屠龙刀、一把倚天剑。用上了这两样兵器，保你平平安安创四方，潇潇洒洒走江湖。今天，就先絮叨絮叨这把屠龙刀。

很多机器学习程序涉及从外存的数据读取以及预处理。常见的例子比如深度的神经网络，或者是基于外存计算的一些算法如VW还有我很早之前写过的SVDFeature。在这类问题中，一个常见的优化是采用一个单独的线程来进行数据的预读或者预处理，而用另外一个线程进行计算。

【编者按】 如我们之前的介绍， 随着微软、Google、AWS陆续加入，机器学习即服务（MLaaS）的争夺战已经打响 ，BigML就是其中的一个竞争者。本文详细介绍了BigML机器学习服务的特性和使用过程，作者认为BigML比AmazonML、AzureML等更接近于SaaS，支持跨云导入数据是它的一个优势。以下为文章内容。

前言：新开通的博客，用于记录一些学习方面的东西，算是一个学习笔记吧。本系列按照《集体智慧编程》一书的框架进行。老实说，《集体》在理论上并不算是很好的参考书，但是该书是以一个个具体场景应用为驱动的，个人认为很适合用于机器学习相关的入门教材，起码很对我的胃口。

在本篇文章，作者将讨论机器学习概念以及如何使用Spark MLlib来进行预测分析。后面将会使用一个例子展示Spark MLlib在机器学习领域的强悍。

本文详细的解释了机器学习中，经常会用到数据清洗与特征提取的方法PCA，从理论、数据、代码三个层次予以分析。

北京时间1月18日凌晨消息， 谷歌 计划将创建机器学习模型的过程自动化，而且企业开发者们将能定制属于自己的模型，这样一来，使用Google云平台提供的人工智能技术成了该平台的主要应用场景。