数据挖掘的实例。 未完，待续... 本文参考文献： 1、斯坦福的公开课—— 机器学习 ，由Andrew Ng主讲 2、JerryLead的博客 3、数据挖掘导论，Pang-Ning

checking)机器学习算法是指如何找出最适合于给定数据集的算法模型。本文中我将介绍八个常用于抽查的机器学习算法，文中还包括各个算法的 R 语言代码，你可以将其保存并运用到下一个机器学习项目中。 适用于你的数据集的最佳算法

官方的解释很简单: Machine Learning in Python, 用python来玩机器学习。 什么是机器学习 机器学习关注的是: 计算机程序如何随着经验积累自动提高性能。而最大的吸引力在于，不需要写

一. 大规模机器学习的挑战 随着互联网，移动互联网的兴起，可以获取的数据变得越来越多，也越来越丰富。数据资源的丰富，给机器学习带来了越来越多，越来越大创造价值的机会。 机器学习在计算广告，推荐系统

机器学习神书之一的 PRML（模式识别与机器学习）是所有机器学习读者或希望系统理解机器学习的读者所必须了解的书籍。这本书系统而全面地论述了模式识别与机器学习领域的基本知识和最新发展，而该 GitHub

建一个机器学习线性回归模型，预测金价！ 自古以来，黄金一直作为货币而存在，就是在今天，黄金也具有非常高的储藏价值，那么有没有可能预测出黄金价格的变化趋势呢？ 答案是肯定的，让我们使用机器学习中的回归算法来预测世界上贵重金属之一

包含的特征维度越多，特征之间就越有可能线性相关，用 系数解释特征重要性就越不靠谱。 以上就是机器学习实践操作中的7个常见错误。这个列表并不完整，它只是激发读者去思考，模型算法的假设并不一定适用于手

​上周，我去洛杉矶参加了一个机器学习的meetup，一位主讲是eHarmony公司（美国最大的婚恋交友网站之一，通过性格测试来进行婚恋匹配的模式 ——百度百科）的Jon Morra，他着重分享了机器学习（machine

Datumbox 学习框架新版已经发布。下载 Github 或 Maven Central Repository . 主要的新内容? 新版0.6.0 的主要焦点是扩展框架来处理大型数据、 改进的代码体系结构和公共的

12本免费的电子书籍用于机器学习

2015-2016 的机器学习平台开源大潮中，美国是当之无愧的引领者：无论是谷歌、亚马逊、微软、IBM 等互联网巨头，还是美国各大科研院所，为开源世界贡献了品类繁多的机器学习工具。这其中不乏华人的身影，比如开发出

【51CTO.com快译】过去几年以来，机器学习已经开始以前所未有的方式步入主流层面。这种趋势并非单纯由低成本云环境乃至极为强大的GPU硬件所推动; 除此之外，面向机器学习的可用框架也迎来了爆发式增长。此类

猎云网12月30日报道（编译：堆堆） 编者注：作者Motti Nisani是一名机器学习专家，同时也是基于云的幻灯片演示软件创企Emaze的首席执行官。文章由 猎云网（ 微信：ilieyun ）精选编译。

cn/2015/12/08/mkwqk/ 基于人工智能和机器学习的应用在不断发展，一些从事相关技术研发的企业或组织也向开发者开放了一些相关的API接口。通过这些API，开发人员能够利用其人工智能和机器学习技术开发自己的智能识别、媒

Salesforce收购了创业型的机器学习服务公司PredictionIO，其目的为了构建自己的机器学习和大数据分析生态技术。PredictionIO是一款专为开发者和数据分析师开发的开源的机器学习服务，可以让他们在随时构建和发布预测应用。

Certigrad 是一个概念证明，它是一种开发机器学习系统的新方法，其中包含以下组件： 应用本身 基础数学库 应用在数学上所需求的形式化描述 应用满足其形式化描述的机器可测证明 具体地说，Certigrad

原文 http://www.52cs.org/?p=383 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

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

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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的研究，工业