机器学习实战 MachineLearning/README.md at master · apachecn/MachineLearning · GitHub

标签: 机器学习 machinelearning readme | 发表时间:2017-10-23 12:20 | 作者:
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  • 电子版书籍:【机器学习实战-中文版-带目录版.pdf】
  • 视频每周更新:如果你觉得有价值,请帮忙点 Star【后续组织学习活动:sklearn + tensorflow】
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第一部分 分类

第二部分 利用回归预测数值型数据

第三部分 无监督学习

第四部分 其他工具

第五部分 项目实战(非课本内容)

阶段性总结

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机器学习五步走

- - 我爱机器学习
经常会有人问“我该如何在机器学习方面更进一步,我不知道我接下来要学什么了. 一般我都会给出继续钻研教科书的答案. 每当这时候我都会收到一种大惑不解的表情. 但是进步确实就是持续的练习,保持较强的求知欲,并尽你可能的完成具有挑战性的工作. 因为他是为数不多的几种可以让你真真让你获取坚实知识的媒介. 是的,你可以选择选一门课,注册MOOC,参加一些讨论班.

机器学习之路

- - 我爱机器学习
自从答应简二毛博士将自己的机器学习历程和心得分享给大家至今,转眼间半年已经过去了,感谢简博士分享和开源精神的鼓舞,这也正是本系列关于机器学习介绍博客的动力来源. 之前有些网友,师弟们问我,学习机器学习怎么入手,从看什么书开始. 如果你只愿意看一本书,那么推荐Bishop的PRML,全名Pattern Recognition and Machine Learning. 这本书是机器学习的圣经之作,尤其对于贝叶斯方法,介绍非常完善.

Mahout实现的机器学习算法

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国内的机器学习几个人

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Apache Mahout 0.8 发布,机器学习库

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Apache Mahout 0.8 发布了,Apache Mahout 是 Apache Software Foundation (ASF) 开发的一个全新的开源项目,其主要目标是创建一些可伸缩的机器学习算法,供开发人员在 Apache 在许可下免费使用. 该项目已经发展到了它的最二个年头,目前只有一个公共发行版.

Ruby的机器学习项目

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作者是辉瑞公司的小牛,可惜烂尾了. 我在改啊改啊,可惜现在是商业项目,暂时不能放出改掉的部分. 对了,顺便做个小广告,去年组织翻译的一本小书:社会网络分析:方法与实践. 已经上市了,感兴趣的可以翻翻:. 社会网络分析:探索关系背后的科学与技术. treat:自然语言处理. 类似于igraph,也是桥接处理nlp.

机器学习该如何入门

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  对于这个问题的解释,说实话我很有压力,因为在分享篇文章之前就有朋友告诉我,这个百度上一搜一大片,还需要你讲吗. 正如同一千个读者眼里有一千个林黛玉一样,我解释的当然是我个人自从读研到工作这么多年对机器学习的学习到应用过程的独特见解.   首先我们看下图了解一下机器学习在AI(Artificial Intelligence 人工智能)领域的地位.

[译] 理解机器学习技术

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第1讲 理解机器学习技术. 学完本模块的内容,读者将能够:. 讨论机器学习的技术和商业应用. 学完本讲的内容,读者将能够:. 解释各类机器学习方法和算法. “机器学习领域的突破,其价值10倍于微软. 你是否曾经为计算机能够下象棋或者机器人能够完成复杂任务而感到惊奇. 一旦你理解了机器如何学习和适应各种问题、提供合适的解决方案时,这些看上去很复杂的问题实际上相当简单.

机器学习知识体系

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随着2016年Alpha Go在围棋击败李世石,2017年初卡内基梅隆大学人工智能系统Libratus在长达20天的鏖战中,打败4名世界顶级德州扑克玩家,这标志着人工智能技术又达到了一个新的高峰. 人工智能已经不再是在各大公司幕后提供各种智能推荐、语音识别算法的工具,它已经慢慢走向台前进入到平常百姓的视野之中.