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Orange（ http://orange.biolab.si/ ）是一个基于组件的数据挖掘和机器学习软件套装，支持Python进行脚本开发。Orange由斯洛文尼亚大学计算与信息学系的生物信息实验室BioLab进行开发，

17 日接纳的一个孵化项目，是个分布式深度学习平台。 SINGA 是基于大型数据集训练大型深度学习模块的常规分布式学习平台。SINGA 支持各种流行的深度学习模块，其中的 feed-forward 模块包括

最棒的，也是现有最便利的深度学习库。本文作者Zachary Chase Lipton是来自加利福尼亚大学计算机科学工程学院的博士生，接受生物医学信息部的资助。他对机器学习的理论基础和实际应用都非常感兴

摔手机。本文主要介绍如何开发iOS平台的flappyBird，游戏中使用了原本软件的图片资源，仅作学习交流使用。本人实现的flappyBird游戏包含游戏等级设定，排行榜，音效等功能。 技术点 f

Websocket是html5提出的一个协议规范，参考rfc6455。 websocket约定了一个通信的规范，通过一个握手的机制，客户端（浏览器）和服务器（webserver）之间能建立一个类似tcp的连接，从而方便c－s之间的通信。在websocket出现之前，web交互一般是基于http协议的短连接或者长连接。 WebSocket是为解决客户端与服务端实时通信而产生的技术。websocket协议本质上是一个基于tcp的协议，是先通过HTTP/HTTPS协议发起一条特殊的http请求进行握手后创建一个用于交换数据的TCP连接，此后服务端与客户端通过此TCP连接进行实时通信。

这是「神经网络和深度学习简史」的第三部分（第一部分，第二部分）。在这一部分，我们将继续了解90年代研究的飞速发展，搞清楚神经网络在60年代末失去众多青睐的原因。 神经网络做决定 神经网络运用于无监督学习的发现之

论为基础，利用机器学习算法对已知的训练数据做统计分析从而获得规律，再运用规律对未知数据做预测分析，已成为文本分类领域的主流。InfoQ联合“达观数据“共同策划了《文本数据的机器学习自动分类方法》系列文

很多情况下，前面介绍的jQuery动画的简单效果无法满足用户的各种需求，那么就需要对动画有更多的限制，需要采取一些高级的自定义动画来解决这些问题。本文将详细介绍jQuery的自定义动画animate

Want to learn about functional reactive programming (FRP) on iOS? We created this guide to help everyone, from beginners to seasoned experts, learn how to leverage the power of FRP on iOS. In this guide, you’ll learn:

绝大部分人工智能和机器学习方法都是基于这样的一个假设——用于研究的数据（或产生数据的环境）是预先存在的，而且它的统计规律不因学习过程本身而改变。 机器学习过程就是对这些数据进行分析和学习，理清其潜在的数据

昨天连续上了2篇介绍第三方库的文章，正直好久没提交自己写东西了，那么就补一篇之前MD系列漏的部分 Bottom Sheets

具发布了新版本。下面有一个我们觉得最重要的简短清单，同时也有我们觉得值得你在2016年花时间精力去学习的新事物的一些建议。 大趋势 在过去的几年里，有一个越来越明显的趋势是web应用的商业逻辑

2016年十大Python机器学习开源项目 1、 Scikit-learn 用于数据挖掘和数据分析的简单而有效的工具，基于NumPy，SciPy和matplotlib，开源，商业可用的BSD许可证。

feature 进行分类，每个节点提一个问题，通过判断，将数据分为两类，再继续提问。这些问题是根据已有数据学习出来的，再投入新数据的时候，就可以根据这棵树上的问题，将数据划分到合适的叶子上。 2. 随机森林

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先来一个简单的例子，我们如何来区分动作类电影与爱情类电影呢？动作片中存在很多的打斗镜头，爱情片中可能更多的是亲吻镜头，所以我们姑且通过这两种镜头的数量来预测这部电影的主题。简单的说， k-近邻算法 采用了测量不同特征值之间的距离方法进行分类。

Salesforce — 65.4% Perl — 61.3% SQL — 60.3% 以及程序员最有兴趣学习的语言： Android — 15.8% Node.js — 14.8% AngularJS —

视频里相邻的帧是相似的。 如果有用户日志数据，可以基于协同过滤计算图片之间的相似度。 最早用来从相似图片数据集上学习图片表示的网络结构是siamese网络。 siamese.png 两幅图通过两个共享权

机器学习令人兴奋，但实际操作却很困难也很复杂。它涉及到很多手动操作，如集合工作流和管道，设置数据源，以及在内部部署与云部署的资源之间切换等。 Python 是一款强大的工具语言，被广泛应用在大数据和机器学习之中。以下推荐了