支持向量机基本上是最好的有监督学习算法,因其英文名为support vector machine,简称SVM。通俗来讲,它是一种二类分类模型,其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器,其学习策略便是间隔最大
开源免费电子书集合,包括机器学习、数据挖掘、自然语言处理和数学等。 本文是WIKI页面,请自由的参与到这个列表的贡献。 机器学习/数据挖掘 An Introduction To Statistical
自己的专业方向是机器学习、数据挖掘,就业意向是互联网行业与本专业相关的工作岗位。各个企业对这类岗位的命名可能有所不同,比如数据挖掘/自然语言 处理/机器学习算法工程师,或简称算法工程师,还有的称为搜索
利用深度学习和维数约减,可以对整个Wikipedia进行可视化,文中结合Wikipedia训练得出的例子,全面介绍了深度学习、词向量、段落向量、翻译模型以及深度学习可视化方面的知识,理论结合实践.
掘,不仅能给美团业务发展方向提供决策支持,也为业务的迭代指明了方向。目前在美团的团购系统中大量地应用到了机器学习和数据挖掘技术,例如个性化推荐、 筛选排序、搜索排序、用户建模等等,为公司创造了巨大的价值。本文主
Python的数据科学(数据分析&机器学习)工具和扩展库,包括文本预处理、Pandas工具、文件IO工具、Scikit-learn工具、数学工具、Matplotlib工具等 项目主页: http://www
奇虎 360 今日宣布开源深度学习调度平台 XLearning,项目开源地址: https://github.com/Qihoo360/XLearning 。 XLearning 由 360 系统
日,蚂蚁金服开源了 ElasticDL 项目,据悉这是业界首个基于 TensorFlow 实现弹性深度学习的开源系统。 Google Brain 成员 Martin Wicke 此前在公开邮件中透露了
微软和亚马逊 AWS 合作推出了新的 深度学习库 Gluon ,开发者可以通过 Gluon 开发和训练复杂的机器学习模型,Gluon 还内置了一系列优化过的神经网络组件。 微软解释说:“开发者开发神经网络通常是
目前 BAT 都有各自的机器学习开源平台,阿里云早在 2015 年就推出了数据挖掘平台“DTPAI”;百度推出了面向开发者的 PaddlePaddle,腾讯推出了面向企业的 “Angel”。而在最近,腾讯又发布了最新的机器学习基础平台
前面我们在是实现K-means算法的时候,提到了它本身存在的缺陷: 1.可能收敛到局部最小值 2.在大规模数据集上收敛较慢 对于上一篇博文最后说的,当陷入局部最小值的时候,处理方法就是多运行几次K-means算法,然后选择畸变函数J较小的作为最佳聚类结果。这样的说法显然不能让我们接受,我们追求的应该是一次就能给出接近最优的聚类结果。
Expressois是一个基于Python的GUI用于设计、训练、探索深度学习的框架。它构建在 Caffe 之上,开源用于开发卷积神经网络常用框架。 项目主页: http://www.open-open
,不是非常的理解,回来补装饰器的功课。阅读很多的关于装饰器的文章,自己整理一下,适合自己的思路的方法和例子,与大家分享。
怎样进入机器学习领域没有定式。我们的学习方式都有些许不同,学习的目标也因人而异。 但一个共同的目标就是要能尽快上手。如果这也是你的目标,那么这篇文章为你列举了程序员们在通往机器学习高手道路上常见的五种错误。
Hillegass 医生给出了他的药方:在乔治亚州的乡下进行一周的全浸式 Android 培训。 虽然每天要学习 10 到 12 个小时,这个训练营感觉却像一次短途旅行:没人打断,没有电话,没有邮件。在 Big
个人在学习git工作流的过程中,从原有的 SVN 模式很难完全理解git的协作模式,直到有一天我看到了下面的文章,好多遗留在心中的困惑迎刃而解,于是我将这部分资料进行整理放到了github上,欢迎star查看最新更新内容,
Azure 机器学习服务(以下简称 Azure ML ) 是 Microsoft 所推出的一个云端服务,它让您能够使用易于操作的图形化接口,进行数据整理以及机器学习的运算,您可以在这个服务上从 0
上一节中介绍了 《随机森林算法》 ,该算法使用bagging的方式作出一些决策树来,同时在决策树的学习过程中加入了更多的随机因素。该模型可以自动做到验证过程同时还可以进行特征选择。 这一节,我们将
Swift AI是一个完全采用Swift开发的高性能AI和机器学习库。这些工具完已经专门为iOS 和OS X应用优化。 Features Feed-Forward Neural Network Recurrent
自动装箱(boxing)和自动拆箱(unboxing)