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。

AdaBoost 是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器，即弱分类器，然后把这些弱分类器集合起来，构造一个更强的最终分类器。(很多博客里说的三个臭皮匠赛过诸葛亮)

Python下的PPCA库，相比Scikit-Learn里的实现，该库能更好的处理缺失数据，并基于另外的数据集进行插值。

Python下的深度学习模块，采用python风格接口，基于CUDArray提供对Nvidia GPU的支持。

我将会写一系列关于使用elm做游戏开发的文章，这是第一篇。这是一种即时编译成html和javascript的语言，因此你可以直接部署到web或在nw.js上将其打包，创建一个独立的app或者游戏...

Harvard的Python深度神经网络快速原型库，其特色在于足够简单和可扩展，可实现原型架构的快速开发与思路验证。

Python下的用于分类的在线学习及批量学习库，目前支持SGD, FM, FTRL, NN四种算法，核心代码使用Cython优化，值得一试，其作者Jeong-Yoon Lee在Kaggler A...

Python的数据科学（数据分析&机器学习）工具和扩展库，包括文本预处理、Pandas工具、文件IO工具、Scikit-learn工具、数学工具、Matplotlib工具等

随着美团交易规模的逐步增大，积累下来的业务数据和交易数据越来越多，这些数据是美团做为一个团购平台最宝贵的财富。通过对这些数据的分析和挖 掘，不仅能给美团业务发展方向提供决策支持，也为业务的迭代指...

感谢邀请，说说我自己的一些观点，求拍。我觉得从事数据挖掘工作，尤其是在互联网行业，主要需要三个方面的能力，即机器学习和数据挖掘的理论知识、编程开发与数据结构算法的基础和业务理解与沟通表达的能力。

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

以一维的回归分析为例，输出为目标函数加上一点噪声yn=fn(xn)+noise。如果用高阶多项式去拟合数据的话（比如有五个数据 点，用四次多项式去拟合的话，如果让该多项式曲线均通过这几个数据点的...

随着大数据时代的到来，机器学习成为解决问题的一种重要且关键的工具。不管是工业界还是学术界，机器学习都是一个炙手可热的方向，但是学术界和工 业界对机器学习的研究各有侧重，学术界侧重于对机器学习理论...

聚类分析在各行各业应用十分常见，而顾客细分是其最常见的分析需求，顾客细分总是和聚类分析挂在一起。 顾客细分，关键问题是找出顾客的特征，一般可从顾客自然特征和消费行为入手，在大型统计分析工...

7个最常见的机器学习任务及相关方法

在用户意图明确时，我们通常用搜索引擎来解决互联网时代的信息过载问题，但当用户的意图不明确或者很难用清晰的语义表达，搜索引擎就无能为力。此时，借助推荐系统通过用户行为的分析理解其意图，为其推送个性...

GoLearn 是一款 Go 语言机器学习框架

Caffe是一个清晰而高效的深度学习框架，本文详细介绍了caffe的优势、架构，网络定义、各层定义，Caffe的安装与配置，解读了Caffe实现的图像分类模型AlexNet，并演示了CIFAR-...

Scikit-Learn是基于python的机器学习模块，基于BSD开源许可证。这个项目最早由DavidCournapeau 在2007 年发起的，目前也是由社区自愿者进行维护。

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...