对于你的分类问题，你知道应该如何选择哪一个机器学习算法么？当然，如果你真的在乎精度（accuracy），最好的方法就是通过交叉验证（cross-validation）对各个算法一个个地进行测试，进行比较，然后调整参数确保每个算法达到最优解，最后选择最好的一个。但是如果你只是在寻找一个“good enough”的算法来解决你的问题，或者这里有些技巧可以参考，因为其中会有一些基本准则。

既然说机器学习，就从什么机器学习开始，相对而言，机器学习是一个比较泛的概念 初看的话，会觉得机器学习和人工智能，数据挖掘讲的东西很像，实际他们之间的关系可以概括为：

Adaboost是一种组合学习的提升算法，能将多个弱学习算法（甚至只比随机猜测好一点）组合起来，构成一个足够强大的学习模型。

最近学习的重点不在机器学习上面，但是现代的学科就是这么奇妙，错综复杂，玩着玩着，你发现又回到了人工智能这一块。所以干脆好好整理下当下令很多 人如痴如醉，但又不容易入门的机器学习。一来给大多数还没有入门的人一点宏观概念，二来让我自己以后找解决办法的时候更有头绪。故此文不是给想快速上手的 工程师的菜单，更像一篇娓娓道来的武侠小说，看看人工智能世界的先驱们是如何开宗创派的。

如果你执行过人工测试，你一定了解人工测试的缺点，人工测试非常浪费时间而且需要投入大量的人力。使用人工测试的结果，往往是在应用程序交付前，无法对应用程序的所有功能都作完整的测试。使用QuickTest可以加速整个测试的过程，并且建置完新版本的应用程序或网站后，可以重复使用测试脚本进行测试。以QuickTest执行测试，就与人工测试一样。QuickTest会仿真鼠标的动作与键盘的输入，不过QuickTest比人工测试快了很多。

现在网上已经有不少学习python的课程，其中也不乏精品。按理说，不缺少我这个基础类型的课程了。但是，我注意到一个问题，不管是课程还是出版 的书，大多数是面向已经有一定编程经验的人写的或者讲的，也就是对这些朋友来讲，python已经不是他们的第一门高级编程语言。据我所知，目前国内很多 大学都是将Ｃ之类的做为学生的第一门语言。

util.py: ------------------------------------------------------- def lines(file): for line in file: yield line yield '\n' def blocks(file): block = [] for line in lines(file): if line.strip(): block.a

专为机器学习初学者推荐的优质学习资源，帮助初学者快速入门。 这篇文章的确很难写，因为我希望它真正地对初学者有帮助。面前放着一张空白的纸，我坐下来问自己一个难题：面对一个对机器学习领域完全陌生的初学者，我该推荐哪些最适合的库，教程，论文及书籍帮助他们入门？

因为以下内容全都在证明机器学习的方法是有效的，你可以用机器学习来得到你想要的结果。然而对于编程或者使用这个方法的人来说，你只要放心大胆地用就行了。就像你知道1+1=2，你并不需要知道它为什么等于，反正你可以用。

Deep Learning是机器学习中一个非常接近AI的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，最近研究了机器学习中一些深度学习的相关知识，本文给出一些很有用的资料和心得。

【机器学习】Tensorflow学习笔记

Deep Learning是机器学习中一个非常接近AI的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，最近研究了机器学习中一些深度学习的相关知识，本文给出一些很有用的资料和心得。

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。我必须把自己当做一个程序员和一个机器学习的初学者，站在这个角度去考虑最合适的资源。

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。

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。

机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

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