MLPACK 2.0.0 发布，MLPACK 是一个 C++ 的机器学习库，其重点是可伸缩性、速度和易用。

概念：数据挖掘是从大量的数据中，抽取出潜在的、有价值的知识（模型或规则）的过程

Shark 是一个快速、模块化、功能丰富的开源 C++ 机器学习库，提供了各种机器学习相关技术，比如线性/非线性优化、基于内核学习算法、神经网络等。Shark 已经应用于多个现实项目中。

Jubatus 是一个分布式处理框架和机器学习库

机器学习平台、框架、库和软件集合。所有资源来自互联网。 本文是WIKI页面，请自由的参与到这个列表的贡献。

MIT一牛人对数学在机器学习中的作用给的评述，写得很实际 机器学习和计算机视觉都是很多种数学的交汇场。看着不同的理论体系的交汇，对于一个researcher来说，往往是非常exciting的enjoyable的事情。不过，这也代表着要充分了解这个领域并且取得有意义的进展是很艰苦的。

计算技术通常用来分析数据，而理解数据则依赖于机器学习。多年来，对于大多数开发者来说，机器学习却是非常遥远、一直是难以企及的。

Logistics回归模型要解决的是分类问题，在之前的二元分类问题中，我们将数据分成正例和负例，但是像PLA算法一样，用单位阶跃函数来处理的这种瞬间跳跃的过程有时很难处理。于是，我们希望能得到正例的概率值是多少。

混合分布是来自其他随机变量的集合构成的随机变量的概率分布：一个随机变量是根据给定的概率从集合随机选取的

　我收到过许多想开始学习机器学习的开发者和学生的邮件。我问他们的第一个问题是：是什么阻止了你开始学习？ 　　我试图找出让他们挣扎的核心原因，大多数时候都是一些自我限制的想法在阻止他们前进。

机器学习框架，类库和软件汇总

在学界一般认为，《红楼梦》后 40 回并非曹雪芹所著。本文尝试应用机器学习的方法来分析原著文本中作者的用词习惯，从技术角度去说明《红楼梦》前 80 回和后 40 回的写作风格差别，继而可以确认后 40 回非原作者所写。

GraphLab是一种新的面向机器学习的并行框架。GraphLab提供了一个完整的平台，让机构可以使用可扩展的机器学习系统建立大数据以分析产品，该公司客户包括Zillow、Adobe、Zynga、Pandora、Bosch、ExxonMobil等，它们从别的应用程序或者服务中抓取数据，通过推荐系统、欺诈监测系统、情感及社交网络分析系统等系统模式将大数据理念转换为生产环境下可以使用的预测应用程序。

Netflix的目标是能预测顾客之所想观看的电影，也即推荐预测。为了做到这一点，每天会运行大量机器学习工作流，而为了支撑创建这么多机器学习工作流和有效利用资源，Netflix的工程师开发了Meson。

随着基于人工智能与机器学习的应用如雨后春笋般不断涌现，我们也看到有很多提供类似功能的 API 悄悄登上了舞台。 API 是用于构建软件应用的程序、协议以及工具的组合；本文是对 2015 中这个列表 的修正与完善，移除了部分被废弃的 API ；我们也添加了最近由 IBM、Google、Microsoft 这些大厂发布的 API 。所有的 API 可以根据应用场景进行分组：

OpenNLP 是一个机器学习工具包，用于处理自然语言文本。支持大多数常用的 NLP 任务，例如：标识化、句子切分、部分词性标注、名称抽取、组块、解析等。

熟悉机器学习的童鞋都知道，优化方法是其中一个非常重要的话题，最常见的情形就是利用目标函数的导数通过多次迭代来求解无约束最优化问题。实现简 单，coding 方便，是训练模型的必备利器之一。这篇博客主要总结一下使用导数的最优化方法的几个基本方法，梳理梳理相关的数学知识，本人也是一边写一边学，如有问题， 欢迎指正，共同学习，一起进步。

大当家的，快醒醒！！斯坦福的《机器学习》课程已经开始上课了！ 课程在 Coursera 开设，老师提醒，虽然课程今天才开始，但是 3 月 27 日你就要提交第一次作业了！

Apache Mahout 是 Apache Software Foundation (ASF) 开发的一个全新的开源项目，其主要目标是创建一些可伸缩的机器学习算法，供开发人员在 Apache 在许可下免费使用。该项目已经发展到了它的最二个年头，目前只有一个公共发行版。Mahout 包含许多实现，包括集群、分类、CP 和进化程序。此外，通过使用 Apache Hadoop 库，Mahout 可以有效地扩展到云中。

机器学习作为大数据的前沿无疑是让人生畏的，因为只有技术极客和数据科学领域的专家才能驾驭机器学习算法和技术，对于大部分企业和组织而言，过去这一直都是一个遥不可及的事情。但是现在这种情况正在发生改变，正如标准的API简化了应用程序的开发一样，机器学习API也降低了这一领域的门槛，让越来越多的人和企业能够借助技术底蕴深厚的公司所提供的API试水机器学习。