Know 毫无疑问，机器学习/人工智能的子领域在过去几年越来越受欢迎。目前大数据在科技行业已经炙手可热，而基于大量数据来进行预测或者得出建议的机器学习无疑是非常强大的。一些最常见的机器学习例子，比如 Netflix

决策树和随机森林 决策树是机器学习中最接近人类思考问题的过程的一种算法，通过若干个节点，对特征进行提问并分类（可以是二分类也可以使多分类），直至最后生成叶节点（也就是只剩下一种属性）。 每个决

大家好，我是来自微信的张重阳，很荣幸有这个机会和大家一起交流一下机器学习和人工智能技术在微信的应用实践。谈起人工智能，大家首先想到的是图像识别、语音识别、机器翻译、机器人这些技术，然而人工智能所涉及的应用场景和商业价

机器学习是让计算机从数据中学习的科学和艺术。换句话说，可以训练计算机来了解数据科学家创建的模型。该计算机将使用算法从其接收的数据中迭代学习，并发现该数据中的模式。当新数据进入时，计算机可以根据以前学习的模式进行预测。例如，像亚马逊和

Grisel(OG)进行了一次访谈，正好我得到这个机会去旁听。Olivier是scikit-learn机器学习库的主要贡献者，因此他们两个详细地 讨论了Olivier的工作和其它技术的发展。这是采访的第一部分。

亿联网设备涌入市场，忽视如此大规模的数据并非明智之选。 企业可以在机器学习的帮助下充分利用大数据。这里提到的机器学习不是科幻电影里面与人类为敌的机器人，现代机器学习致力于挖掘数据中的价值。 IBM 计划向开发者开放

Forevery 的应用（目前只有 iOS 版本）。Forevery 能帮你储存照片，然后运用机器学习来组织这些照片。它能自动为照片添加标签，这些标签来自其数据库（共有将近 1.1 万条风格各异的标签术语）。

http://www.infoq.com/cn/news/2015/12/Quora-MLConf 数据科学家和机器学习工程师如何有效协作是一个困扰许多公司的问题。在前不久于旧金山举行的MLConf大会上，Quora工程副总裁

Apache Mahout 简介：通过可伸缩、商业友好的机器学习来构建智能应用 　　当研究院和企业能获取足够的专项研究预算之后，能从数据和用户输入中学习的智能应用程序将变得更加常见。人们对机器学习技巧（比如说集群、协作筛选和分

魔兽模拟器的机器学习和数据挖掘; 玩模拟游戏的结果可以用来确定哪些一起能很好的工作,哪些没有卡牌. 用法 Hearthbreaker 兼容任何支持 Python 3.2+ 和 PyPy3 2.3+

http://dataunion.org/11710.html 作者：daniel-D 在机器学习和数据挖掘中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性和类别。最常见的是数据分析中的相关分析，数据挖掘中的分类和

在本篇文章中，我将对机器学习做个概要的介绍。本文的目的是能让即便完全不了解机器学习的人也能了解机器学习，并且上手相关的实践。这篇文档也算是 EasyPR开发的番外篇，从这里开始，必须对机器学习了解才能进一步

人工智能和机器学习领域方面的开源项目。 GraphLab GraphLab 是一种新的面向机器学习的并行框架。GraphLab 提供了一个完整的平台，让机构可以使用可扩展的机器学习系统建立大数据以分析产品，该公司客户包括

机器学习代码的很大一个特点是依赖于矩阵和向量操作，这在神经网络和矩阵分解类模型里面尤其明显。从神经网络里面的backprop到矩阵分解模型里面的更新法则都可以以向量和矩阵甚至张量的形式出现。 写机

http://www.jianshu.com/p/3e8b9f2764c8 机器学习已经成为了当前互联网领域不可或缺的技术之一，前辈们对机器学习模型的研究已经给我们留下了一笔非常宝贵的财富，然而在工业界的应用中我们可以看

html 掌握机器学习技能没有最正确的方法，每个人的学习方法都有不同。为了帮助更快地熟练机器学习技能，这个博客着重指出在学习中常见的五个错误： 1. 把机器学习看的基石 机器学习只是众多帮助解

com/s/1EaLnZ 机器学习经典书籍小结 http://www.cnblogs.com/snake-hand/archive/2013/06/10/3131145.html 机器学习&深度学习经典资料汇总 http://www

本篇文章详细阐述机器学习模型评估和参数调优。将主要围绕两个问题来阐述： “知其所以然”：当你选择的一个机器学习模型运行时，你要知道它是如何工作的； “青出于蓝”：更进一步，你得知道如何让此机器学习模型工作的更优。

现如今，大多数的开发人员都听说过机器学习，但是当他们试图寻找捷径来学习这些技术时，却有很多人都对机器学习中的一些抽象概念望而却步，诸如 回归 、 无监督学习 、 概率密度函数 和其他许多定义。如果诉诸于书本，代表著作有

微软宣布微软研究院已经在 GitHub 开源 他们的机器深度学习工具 CNTK（Computational Network Toolkit，即计算网络工具包），这些是微软在人工智能、机器学习领域多年的成果。 微软首席语音科学家黄学东称，CNTK