等研究者将索引视为模型，探索了深度学习模型学习的索引优于传统索引结构的条件。本文首先将介绍什么是索引以及哈希算法，并描述在机器学习与深度学习时代中，如何将索引视为模型学习比哈希算法更高效的表征。 2017

面向四种语言的最佳资源库再加上Java on Hadoop，相信足以帮助大家将机器学习转化为切实可靠的业务工具。 在经历了数十年单纯作为专业学科的潜伏期之后，机器学习突然之间在技术前沿与核心领域赢得了一席之地、并开始作

机器学习是什么？ 简单说：机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。 用一张图说明它所包含的内容： 编者注：这张图比较大，想看清晰的可以戳 这里

Studio 有着大量的机器学习算法，现在你可以使用它来构建预测分析解决方案。这些算法可用于一般的机器学习： 回归分析、分类、聚类和异常检测 ，且每一个都可以解决不同类型的机器学习问题。 现在的问题

park 已成为机器学习的重要工具。 IBM 日前宣布加入 Spark 社交，IBM 期望和 Spark 社交暨其核心关系企业 Databricks 合作，共同引领海量资料及机器学习领域迈向未来发展。

在今天都是家常便饭，而这些都要归功于 Google 在机器学习系统及人工智能系统方面的研究和突破。而今天，Google 宣布将其重要的智能机器学习系统 TensorFlow 免费开放，这样每个人都可以试试使用这款开源软件了。

片，上面蚀刻着一个微缩的Google logo，并把这个装置降温到绝对零度以上1/100℃。为了庆祝测试机器的第一天，Martinis和同事们在一家自酿啤酒馆举办了一个他所谓的「小聚 会」，这些同事都来自于

机器学习的基本原理是模型训练。对于人类来说，可以从单一的样例中学习到非常深刻的知识，例如变质的牛奶味道很差、火是热的等，但机器却需要更多的样例，因为它们是基于统计学的原理进行学习。机器学习的过程主要依赖于数据。

当然，如果只是简单的调光调色什么的，根本用不着微软出马。在更深的意义上来说， Microsoft Selfie还是微软机器学习技术的成果之一，根据应用描述，它能“基于年龄，性别，肤色，灯光等因素”，对自白照片进行“智能加持

特见解。最近推出的系列围绕如今最热门的技术之一——机器学习所展开，之前机器之心推出了Andrew Ng系列，Pedro Domingos系列，本次机器之心精选谷歌研究员、《Machine Learning:

机器学习的诱惑并不总是大的新功能，通常它最擅长的是微小的调整，微妙地改善用户体验。所以 Twitter 的使用神经网络自动裁剪图片预览到他们最有趣的部分。该公司一直在研究这个工具，但昨天在博客文章中详细描述了它的方法。ML

在加利福尼亚州山景城举行的首届TensorFlow Dev峰会上， 谷歌 (微博)正式发布了用于深度学习的TensorFlow 1.0开源框架。谷歌表示，这个版本现在可以用于生产环境，开发人员可通过其应用编程接口（API）使用它。

说到机器学习（Machine Learning），你或许已经听过一两个有关的项目。但想要理解它是怎么运作的，最好还是亲自去体验一番。近日，Google 推出了一个名叫“Teachable Machine”的浏览器内小实验项目。只需花上

14. 加入我们We Need 复杂网络算法研究师 Spark攻程师 联系方式 微博: @吴炜_机器学习数据挖掘

二、实践准备 实践中使用Python作为开发语言，使用到的模块包括numpy和Image。numpy模块是python中矩阵计算使用最多的模块。 Image模块是PIL(Python Imaging L

背景 机器学习在经过近些年的野蛮生长之后，其有效性已经被无数成功应用所验证，在这一点上已经不需要更多证明。在使用方法和常用模型方面也已经没有什么太新奇的东西了。例如在模型方面，经过实践检验过的模型

在本篇文章，作者将讨论机器学习概念以及如何使用Spark MLlib来进行预测分析。后面将会使用一个例子展示Spark MLlib在机器学习领域的强悍。 1.引言 Spark机器学习API包含两个package：spark

假设有一些数据相关的问题亟待你解决。在此之前你听说过机器学习算法可以帮助解决这些问题，于是你想借此机会尝试一番，却苦于在此领域没有任何经验或知识。 你开始谷歌一些术语，如“机器学习模型”和“机器学习方法论”，但一段时间后，你发

and the chunker was refactored。 OpenNLP 是一个机器学习工具包，用于处理自然语言文本。支持大多数常用的 NLP 任务，例如：标识化、句子切分、部分词性标注、名称抽取、组块、解析等。

Mahout 是一个利用Map/Reduce的机器学习算法库，其思想源于斯坦福大学几个学者在2006年的nips会议上发表的一篇文章“Map- Reduct for Machine Learning on