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

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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

下图是整个大数据平台的架构图，最下面的是我们的数据收集，后面会有介绍。计算层包括了离线计算和实时计算，以后搜索引擎，在算法层有协同过滤，分类产生一些用品的商品特征，以后排序的模型。在业务层的话，业务的类型是丰富多彩的，我们会融入一些

提升一个模型的表现有时很困难。如果你们曾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。

来自： http://www.cnblogs.com/python27/p/MachineLearningWeek09.html 异常检测(Anomaly Detection) 基本假设：多数情况

Process:数据处理 Machine Learning:机器学习 Nature Language Processing:自然语言处理 Deep Learning:深度学习 Recommend System:推荐系统

优化过程中的一些做法。 框架 从框架的角度看，推荐系统基本可以分为数据层、触发层、融合过滤层和排序层。数据层包括数据生成和数据存储，主要是利用各种数据处理工具对原始日 志进行清洗，处理成格

，此举带来了很大的效率提升。Spark流支持Python，并通过预写式日志（Write Ahead Logs，WALs）支持高可用。此外还提供了一组称作 spark.ml 的机器学习API。 Spark SQL是一个比较新的项目，

作为 Shinect 数据圆桌讨论的第五期活动，这次我们有幸请来了在机器学习领域有着丰富经验的 Jay 和 Evan，与我们分享机器学习在业界的实际应用和一些针对具体案例的解决方案。根据前四期活动的反馈

图党们又迎来了一项福利。据外媒报道，Gfycat 将借助机器学习技术，帮你我们制作出更高分辨率的 GIF 动图。近年来爆发的人工智能和机器学习研究，已经在计算机图像领域遍地开花，比如 Google 的绘图

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谷歌教授科研奖覆盖包括算法及优化、计算神经科学、制冷及电力、地理学及地图、人机互动、信息检索和实时内容、机器学习和数据挖掘、机器感知、机器翻译、移动领域、计算机网络的设计、自然语言处理、物理界面及沉浸式体验、隐私性、量子与