TensorFlow 是一个表达机器学习算法的接口，并且是执行算法的实现框架。使用 TensorFlow 表示的计算可以在众多异构的系统上方便地移植，从移动设别如手机或者平板电脑到成千的GPU计算集群

一、决策树简介 决策树（decision tree）是机器学习与数据挖掘中一种十分常用的分类和回归方法，属于有监督学习（supervised learning）算法。通俗来说，决策树分类

据外媒gizmag报道，宾夕法尼亚大学的一组研究人员正在尝试使用机器学习系统，来研究如何消灭抗药性极强的细菌。日前，该项研究工作已经取得了突破性进展——该系统可以深度剖析细菌的抗药性，并最终找出合适的治疗方法。

TensorFlowServing ，这是一个旨在帮助开发者将机器学习模型投入实际生产的开源项目。顾名思义，TensorFlowServing 是专门针对谷歌自家的 TensorFlow 机器学习库进行优化的，不过谷歌表示它还可以进一步支持其他的模型和数据。

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届）中国互联网大会在北京国家会议中心开幕。谷歌翻译研发科学家高勤在会上进行了演讲并总结了谷歌翻译最近一年取得的进展，着重对神经网络机器翻译技术作了深度的解析。 高勤指出，经过 11 年的发展，谷歌翻译已经成为一个全球性的产品，月度活跃用户超过

Dartmouth 学院的 Allen Riddell 开发出算法能自动的生成任意年份的著名作家排行榜。 他的机器学习算法挖掘了两个数据库：一个是宾夕法尼亚大学维护的 公有领域作品数据库 ， 另一个是维基百科英文版。1965

为了满足研究人员和开发者日益增长的各种需求，微软亚洲研究院于日前 将分布式机器学习工具包（ DMTK ）通过 GitHub （ https://github.com/Microsoft/DMTK ） 开源。

announcement 宣布将用于图像识别的 TensorFlow 模型，以及对新老方法的精确度和性能进行比较评测的测试方法开源，谷歌Google在过去几年中迈上了一段全新的旅程。2014年的Inception

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北京时间1月18日凌晨消息， 谷歌 计划将创建机器学习模型的过程自动化，而且企业开发者们将能定制属于自己的模型，这样一来，使用Google云平台提供的人工智能技术成了该平台的主要应用场景。 本周三，谷歌简单描述了其最新的Cloud

主要侧重于GBDT，对于随机森林只是大概提提，因为它相对比较简单。 在看本文之前，建议先看看机器学习与数学(3)与其中引用的论文，本文中的GBDT主要基于此，而随机森林相对比较独立。 基础内容：

http://www.cnblogs.com/junyuhuang/p/4572408.html 前言 在机器学习经典算法中，决策树算法的重要性想必大家都是知道的。不管是ID3算法还是比如C4.5算法等等，都面临一个问题，就是通过直接生成的

）。文中他们提出基于快速医疗保健互操作性资源（FHIR）格式的患者 EHR 原始记录表示，利用深度学习的方法，准确预测了多起医疗事件的发生。 论文摘要如下： 使用电子健康记录（EHR）数据

在怀孕当中，关心的是孕妈的一些问题，几个月以后，随着宝宝的落地，就会准备一些纸尿裤和奶粉，而且随着宝宝的长大，纸尿裤和奶粉的类型也会变化。第三个是移动化，一般有90%的成交是来自移动端的。 手

经纠结于相似的问题，那我相信你们中很多人会同意我的看法。你会尝试所有曾学习过的策略和算法，但模型正确率并没有改善。你会觉得无助和困顿，这是 90% 的数据科学家开始放弃的时候。 不过，这才是考验真本领的时候

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