问题表示出来，经由不断询问问题最终能导出所需的结果。 典型的决策树 顶端是一个树根，底部有许多的树叶，它将纪录分解成不同的子集，每个子集中的字段可能都包含一个简单的法则。此外，决策树可能有着不同的外型，例如二元

脑补出了少部分的清单：电子邮件、待办事宜列表、博客工具等等。 电子邮件 电子邮件永远都有大单交易—2013 的就是 Mailbox。这款简化邮件分类和处理的电子邮件应用甚至连下载都要排队。随着

）样例集合，如图 3 ，（ a ）一组训练样例和一个能正确分类这些样例的感知器决策面。（ b ）一组非线性可分的训练样例（也就是不能用任一直线正确分类的样例）。 x1 和 x2 是感知器的输入。“ + ”表示正例，“

回归【注1】就适合你了。 人类是反馈循环（feedback loop）机器 在英国哈沃斯（Haworth）【注2】，人们常常在城镇上面的山顶掩埋尸体。当有人死去的时候，他们把尸体运到山上拥

评分预测算法，基于Learning To Rank的排序算法，甚至你再转换问题，把推荐问题再转换成分类问题，或者采用以上算法前先用各种聚类算法做数据的预处理，你可以折腾出很多很多的花样。 所以做推荐领

评分预测算法，基于Learning To Rank的排序算法，甚至你再转换问题，把推荐问题再转换成分类问题，或者采用以上算法前先用各种聚类算法做数据的预处理，你可以折腾出很多很多的花样。 所 以做

语言模型： 可以将该模型看作一个函数，输入一个单词序列，输出单词序列的概率估计。该模型是贝叶斯定理的一个简单应用。在查询一定的情况下，它可以计算出所 有过滤器的先验概率P(filter|que

由于直接求解上式比较困难，因此我们想到求解完全数据{X, Z}的极大似然，而这是很容易的。根据贝叶斯定理，我们可以得到： （2） 两边作用log后，得到下式： （3） 接下来我们引入

来自 猎豹移动 - 全球最大的移动工具开发商 ... 项目 Python 中的 Kalman 以及贝叶斯过滤器 当然的, 是用 IPython notebook 创建的 Kalman 过滤器教材. 根据描述:"需要最低限制的数学知识

配套讲义 Pattern Recognition and Machine Learning 较难(偏贝叶斯) The Elements of Statistical Learning 较难 Understanding

，很正常的会认为再次出现正面的概率是50%，但由于我们之前有对这个进行了实验，即有了经验了，按照贝叶斯定律，出现正面的概率肯定会大于50%。BP神经网络也少了对前面结果的一种反馈。 常见，易懂的受

“数据科学”。“无数据科学”则是完全不同的领域：哲学。“数据科学”是一门通过系统观察，对照实验，贝叶斯推理的开放试验理念的科学学科。 “数据科学”的目标是从数据中得出有效的统计推论。标签“数据”是

娃与亚当的故事。总之这些解读大可不必放在心上。 好在简单并没有让乔布斯望而却步。苹果如今这个 logo 的诞生就是因为乔布斯认为，苹果最开始使用的 logo 太过复杂，要被人记住不容易。所以他招聘

算术格纸 Arithmetic mean, 算术平均数 Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系 Assessing fit, 拟合的评估 Associative laws, 结合律 Asymmetric

某 天，佛罗里达州朱庇特镇的数学家 Zachary Harris 收到了一封奇怪的邮件。这封邮件来自 Google 的招聘人员，问他是否对网站可靠性工程师的职位感兴趣。“很显然你对 Linux 和编程

语义标号或标签对它们分类。 通过挖掘曲棍球运动的视频数据，可以检测对应于进球的视频序列。 Web挖掘 可以帮助我们了解万维网信息的一般分布，刻画网页的特征，对网页进行分类，并发现Web的动态，

CEO 杰夫·贝索斯(Jeff Bezos)和其他高管给出的答案是：追求利润对于亚马逊而言仍至关重要。 据一位知情人士称，在今年年初举行的一场投资者会议上(未经媒体公开报道)，贝索斯和其他高管曾表

Overflow。不过最后他似乎放弃了Java，而是用 Python 解决了。 #3 Amazon （1994） —贝佐斯正在找Unix开发者。标题就很霸气：“资金雄厚的西雅图初创企业求Unix开发者”。要求也很高。必须有大型复杂系统的开发经验，干活还必须

P）神经网络算法，也就是深度学习。其实不光是神经网络，逻辑回归、决策树C45/ID3、随机森林、贝叶斯、协同过滤、图计算、Kmeans、PageRank等大部分机器学习算法都能在100行单机程序内实现（以后考虑分享出来）。

目前，深度学习已经被应用到很多的领域当中，例如：语音识别、图像识别、在一个数据集当中寻找模式、照片中的事物分类、字符文本生成、自动驾驶汽车等等。因此，了解深度学习及其概念是非常重要的。 为了能够让你用一种