在豆瓣，我们常通过机器学习的方式从各种数据中训练出模型，利用这些模型帮助我们理解用户并为大家挖掘出有价值的内容：豆瓣 FM 的个性化歌曲推荐、书影音的喜欢也喜欢、首页的豆瓣猜等等。 早期的时候，单

Datumbox 学习框架新版已经发布。下载 Github 或 Maven Central Repository . 主要的新内容? 新版0.6.0 的主要焦点是扩展框架来处理大型数据、 改进的代码体系结构和公共的

12本免费的电子书籍用于机器学习

2015-2016 的机器学习平台开源大潮中，美国是当之无愧的引领者：无论是谷歌、亚马逊、微软、IBM 等互联网巨头，还是美国各大科研院所，为开源世界贡献了品类繁多的机器学习工具。这其中不乏华人的身影，比如开发出

【51CTO.com快译】过去几年以来，机器学习已经开始以前所未有的方式步入主流层面。这种趋势并非单纯由低成本云环境乃至极为强大的GPU硬件所推动; 除此之外，面向机器学习的可用框架也迎来了爆发式增长。此类

猎云网12月30日报道（编译：堆堆） 编者注：作者Motti Nisani是一名机器学习专家，同时也是基于云的幻灯片演示软件创企Emaze的首席执行官。文章由 猎云网（ 微信：ilieyun ）精选编译。

cn/2015/12/08/mkwqk/ 基于人工智能和机器学习的应用在不断发展，一些从事相关技术研发的企业或组织也向开发者开放了一些相关的API接口。通过这些API，开发人员能够利用其人工智能和机器学习技术开发自己的智能识别、媒

Salesforce收购了创业型的机器学习服务公司PredictionIO，其目的为了构建自己的机器学习和大数据分析生态技术。PredictionIO是一款专为开发者和数据分析师开发的开源的机器学习服务，可以让他们在随时构建和发布预测应用。

Certigrad 是一个概念证明，它是一种开发机器学习系统的新方法，其中包含以下组件： 应用本身 基础数学库 应用在数学上所需求的形式化描述 应用满足其形式化描述的机器可测证明 具体地说，Certigrad

原文 http://www.52cs.org/?p=383 机器学习是一个大武林，这里面江湖人士颇多，“发明”出来的算法兵器也是五花八门，浩瀚如海，足够你数上三天两夜了。然而，这些兵器行走江湖

很多机器学习程序涉及从外存的数据读取以及预处理。常见的例子比如深度的神经网络，或者是基于外存计算的一些算法如VW还有我很早之前写过的SVDFeature。在这类问题中，一个常见的优化是采用一个单独的线

价值的信息，本文进行了一些尝试：利用机器学习方法，自动标注缺失品类的POI数据。例 如，门店名称为“好再来牛肉拉面馆”的POI将自动标注“小吃”品类。 机器学习解决问题的一般过程： 本文将按照

随着大数据时代的到来，机器学习成为解决问题的一种重要且关键的工具。不管是工业界还是学术界，机器学习都是一个炙手可热的方向，但是学术界和工 业界对机器学习的研究各有侧重，学术界侧重于对机器学习理论的研究，工业

计算数据概念，伯克利分校 9 实用机器学习，伯克利分校 4 人工智能伯克利分校 1 可视化，伯克利 1 数据挖掘和分析的智能商务服务，伯克利 2 数据科学及分析：思想领袖，伯克利 机器学习，斯坦福大学 4 范式的计算数据，斯坦福大学

利用机器学习对歌词体现出的情绪分类，目标是建立分类器，将歌曲分成快乐的和悲伤的，用到python的Pandas, scikit-learn, h5py, NLTK和flask. Exploratory

Petuum 是 一个机器学习专用分布式计算框架，本文介绍其架构，并基于文章 More Effective Distributed ML via a Stale Synchronous Parallel

(5)条件概率公式：P(A|B) = P(AB)/P(B) (6)极大似然估计：极大似然估计在机器学习中想当于经验风险最小化，(离散分布)一般流程：确定似然函数(样本的联合概率分布)，这个函数是关于

如我们之前的介绍， 随着微软、Google、AWS陆续加入，机器学习即服务（MLaaS）的争夺战已经打响 ，BigML就是其中的一个竞争者。本文详细介绍了BigML机器学习服务的特性和使用过程，作者认为BigML比A

前言：新开通的博客，用于记录一些学习方面的东西，算是一个学习笔记吧。本系列按照《集体智慧编程》一书的框架进行。老实说，《集体》在理论上并不算是很好的参考书，但是该书是以一个个具体场景应用为驱动的，个人认为很适合用于机器学习相关的入门教材，起码很对我的胃口。

html 机器学习和数据挖掘推荐书单 有了这些书，再也不愁下了班没妹纸该咋办了。慢慢来，认真学，揭开机器学习和数据挖掘这一神秘的面纱吧！ 《机器学习实战》 ：本书第一部分主要介绍机器学习基础，以