SystemML是灵活的，可伸缩机器学习 (ML) 语言，使用Java编写。可实现三大功能：(1) 可定制算法；(2) 多个执行模式，包括单个，Hadoop 批量和 Spark 批量；(3) 自动优化。

个月免费试用期，不过卡巴斯基并不打算这么做。卡巴斯基所提供的免费防病毒应用并没有广告，但是会从免费用户处收集数据来改善机器学习算法，从而更好的打磨所有的产品和平台。 尽管全球开放日期为 7 月 25 日，但是根据地区差异可能需要等待一段时间。公司创始人

谷歌 AutoML 系统最近出产了一系列机器学习代码，其效率甚至比研究人员自身还要高。显然，这是对“人类优越论”的又一次打击，因为机器人“学生”们已经成为了“自我复制”的大师。AutoML 是在人工智

Oryx的目标是帮助Hadoop用户搭建并部署能够实时查询的机器学习模型，例如垃圾邮件过滤和推荐引擎。随着数据的不断流入，Oryx还将支持自我更新。 无论从建模还是部署，Oryx都可以随需扩展

在解释 机器学习 的基本概念的时候，我发现自己总是回到有限的几幅图中。以下是我认为最有启发性的条目列表。 1. Test and training error: 为什么低训练误差并不总是一件好的事情呢：

Discriminant 线性判别分析/Fisher线性判别)，EL(Ensemble Learning集成学习Boosting，Bagging，Stacking)，AdaBoost(Adaptive Boosting

在机器学习和数据挖掘中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性和类别。最常见的是数据分析中的相关分析，数据挖掘中的分类和聚 类算法，如 K 最近邻（KNN）和 K 均值（K-Means

Kaggle比赛源代码和讨论的收集整理。

逻辑回归（Logistic Regression）是机器学习中的一种分类模型，由于算法的简单和高效，在实际中应用非常广泛。本文作为美团机器学习InAction系列中的一篇，主要关注逻辑回归算法的数学

以下表格摘自：http://www.shogun-toolbox.org/ 另推荐机器学习软件汇总网站 http://mloss.org/software/ feature shogun weka

书籍 机器学习经典书籍小结 http://www.cnblogs.com/snake-hand/archive/2013/06/10/3131145.html 机器学习&深度学习经典资料汇总 http://www

（1）将每个图片（即txt文本）转化为一个向量，即32*32的数组转化为1*1024的数组，这个1*1024的数组用机器学习的术语来说就是特征向量。 （2）训练样本中有m个图片，可以合并成一个m*1024的矩阵，每一行对应一个图片。

最近在看斯坦福大学的机器学习的公开课，学习了支持向量机，再结合网上各位大神的学习经验总结了自己的一些关于支持向量机知识。 一、什么是支持向量机(SVM)? 1、支持向量机（Support Vector

Swift-AI - Swift高度优化的人工智能和机器学习库。We currently support iOS and OS X, with support for more platforms coming

http://blog.jobbole.com/97829/ 【导读】：数据是机器学习研究的命门。访问真正的大规模数据集，是一项传统上由机器学习研究者和大公司的数据科学家所保有的特权，然而大多数学术研究人员缺无法

会用 python 作为连接自身工作与 WEB 应用程序/生产环境集成中。 Python 在机器学习领域非常出色。它具有一致的语法、更短的开发时间和灵活性，非常适合开发能够直接插入生产系统的复杂模型和预测引擎。

字幕组双语原文： TensorFlow 最出色的 30 个机器学习数据集 英语原文： 30 Largest TensorFlow Datasets for Machine Learning 翻译：雷锋字幕组（

/49337323 引言 ：逻辑回归是最简单的机器学习模型，常常应用于各种简单的任务中。这里记录逻辑回归的背景以及学习方法，权当自己的学习记录总结。 逻辑回归 ：首先，它不是一个回归模型，而是一个分类模型，它是被用来做分类的。

传统数据挖掘/机器学习库存在的问题 缺少一个活跃的技术社区 扩展性差 文档化差，缺少实例 不开源，商业化库 通常由研究机构开发 实施性差 Apache Mahout优点 技术社区活跃

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