传送门：http://www.papakaka.com/ 7、考拉新媒体导航 这是学习新媒体的各种工具大合集网站。...里面的小工具特别多，包括作图工具、实时热点、热点日历、排版工具、高清图库、各大媒体数据、舆情数据、网址加工、视频制作工具等等。 工具比较全面，适合运营新手。 --- end ----
机器学习算法目录： 一、模型选择与评价： 1，误差：误差由偏差(bias)、方差(variance)和噪声(noise)组成； 2，多分类学习：一对一、一对其余、多对多（参考：西瓜书p63）；单标签二分类...3，交叉验证，网格搜索： 4，模型评价相关指标： 5，模型持久化（modelpersistence）： 6，验证曲线（validationcurves）： 二、机器学习部分： 1，线性回归： 最小二乘...10，概率图模型（参考邱老师的PPT） 11，降维学习：主成分分析（PCA），线性判别分析（LDA）、特征选择；特征降维可分为有监督（LDA）和无监督（LSA、NMF）；主题模型（LDA、LSA） 要点...12，集成学习（已整理为：机器学习5-8）：随机森林（Extra tree、Totally Random Trees Embedding、Isolation forest）、Adboost、GBDT、XGBoost...： 1，马尔科夫决策过程（MarkovDecision Processes）： 2，Q-Learning： 3，Sarsa： 五、迁移学习：多模态学习 六、按监督，非监督分类： 1），监督学习： 1.1
如下图所示，Git不适用的根本原因是机器学习实验和软件开发的流程有很大不同。这也要求我们应该针对机器学习工作流程定制实验工具。...机器学习实验理想工具的特点 实验追踪 理想工具的基本要求是可以记录每个实验的结果，可以提供报告和仪表板进行不同实验之间的对比。...因此理想的工具应可以提供了一个平台，该平台维护每次模型运行的所有相关细节的日志，避免用户手动记录文档，并促进了机器学习项目的迭代。 与平台无关 工具应该与任何基础设施、工具或库无缝集成并协同工作。...代替Git的机器学习实验工具 虽然Git不是机器学习管道和解决方案的完美工具，但下面分享了一些工具可以满足需求。 Neptune Neptune是一个支持所有机器学习工作流的元数据存储的工具。...本文中我们从机器学习项目的角度讨论了Git的局限性。了解Git的不足之处以及理想的机器学习实验工具应该是什么样的，同时也推荐了一些机器学习实验工具替代Git。
吴恩达 Cousera 机器学习课程Andrew Ng 的机器学习课程（Machine Learning | Coursera）是很多人的启蒙课程，难度适中且完全免费。...另一个比较直接的观察是如果大家在知乎上搜索“机器学习如何入门？”...，大部分答案都提到了 Andrew 的这门入门课程，所以这是一门绝对的口碑课程，详细讨论可以参考：微调：为何国人迷恋吴恩达的机器学习课？。...周志华《机器学习》周志华老师的《机器学习》也被大家亲切的叫做“西瓜书”。虽然只有几百页，但内容涵盖比较广泛。然而和其他人的看法不同，我建议把西瓜书作为参考书而不是主力阅读书。...这本书更适合作为学校的教材或者中阶读者自学使用，入门时学习这本书籍难度稍微偏高了一些。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 源 | ynaughty 每当提到机器学习，大家总是被其中的各种各样的算法和方法搞晕...确实，机器学习的各种套路确实不少，但是如果掌握了正确的路径和方法，其实还是有迹可循的，这里我推荐SAS的Li Hui的这篇博客，讲述了如何选择机器学习的各种方法。...其实机器学习的基本算法都很简单，下面我们就利用二维数据和交互图形来看看机器学习中的一些基本算法以及它们的原理。...总结 本文利用二维交互图帮助大家理解机器学习的基本算法，希望能增加大家对机器学习的各种方法有所了解。所有的代码可以在参考中找到。欢迎大家来和我交流。...Victorjs 2D向量库 推荐一些机器学习的路线图 https://ml-cheatsheet.readthedocs.io/en/latest/ 10大机器学习算法 https://www.gitbook.com
从 2009 年到 2021 年，从千万交易额到千亿交易额，双 11 已经开展了 12 年。如今，每年的双 11 以及一个月后的双 12，已经成为真正意义上的全民购物狂欢节。...是什么样的数据库撑起了 2021 年的双 11 双 12 的稳定进行？...《数据 Cool 谈》第三期，阿里巴巴大淘宝技术部双 12 队长朱成、阿里巴巴业务平台双 11 队长徐培德、阿里巴巴数据库双 11 队长陈锦赋与 InfoQ 主编王一鹏，一同揭秘了双 11 双 12 背后的数据库技术...在双 11 双 12，这种方式的弊端会被进一步放大。数据显示，在双 11 秒杀系统中，秒杀峰值交易数据每秒超过 50 万笔，是一个非常典型的电商秒杀场景。...发展近 20 年，淘宝积累了千亿级别的订单数量，“千亿级别的订单量的索引列，全部丢进内存的话，我的机器成本肯定是兜不住的。”
在这样的背景下， InfoWorld近日公布了机器学习领域11个最受欢迎的开源项目，这11个开源项目大多与垃圾邮件过滤、人脸识别、推荐引擎相关。...Scikit-learn Scikit-learn是一个非常强大的Python机器学习工具包。它通过在现有Python的基础上构建了NumPy和Matplotlib，提供了非常便利的数学工具。...这个工具包包括了很多简单且高效的工具，很适合用于数据挖掘和数据分析。 在主页中，可以看到User Guide，这是整个机器学习的索引，其中用户可以学到各种有效的方法。...它的重点在于大尺度上的内核方法，特别是“支持向量机”的学习工具箱。其中，它包括了大量的线性方法，如LDA、LPM、HMM等等。...Mahout内包含了聚 类、分类、推荐等很多经典算法，并且提供了很方便的云服务的接口。
2018年大行其道的10种机器学习的工具和框架。 ?...相关链接：https://github.com/amzn/amazon-dsstne 3.Azure机器学习工作台 早在2014年，微软就发布了Azure机器学习工具，将机器学习和人工智能功能放到云端。...在今年9月召开的Ignite 2017大会上，微软宣布了下一代Azure端机器学习工具，通过Azure机器学习工作台，为众多企业组织带来机器学习功能。...Azure机器学习工具台是一个跨平台客户软件，它在Windows机器和苹果机器上都可以运行。它是为想要执行数据操纵和处理任务的数据科学家和机器学习开发人员量身打造的。...除此之外还有旨在为用户简化机器学习的各种开源库，还有一大堆的工具和框架需要密切关注。令人兴奋的是，它们都有能力成为下一个TensorFlow，带来下一场AI颠覆。
以极为通俗的语言讲述了数学在机器学习和自然语言处理等领域的应用。...《Machine Learning》（《机器学习》） 作者Tom Mitchell是CMU的大师，有机器学习和半监督学习的网络课程视频。...《机器学习及其应用》 周志华、杨强主编。来源于“机器学习及其应用研讨会”的文集。...这本书讲了很多机器学习前沿的具体的应用，需要有基础的才能看懂。如果想了解机器学习研究趋势的可以浏览一下这本书。关注领域内的学术会议是发现研究趋势的方法嘛。...极牛的书，可数学味道太重，不适合做机器学习的 《All Of Statistics》 机器学习这个方向，统计学也一样非常重要。
http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/77435463
以下为译文： 你肯定已经了解流行的开源工具，如R、Python、Jupyter笔记本等。但是，除了这些流行的工具之外还有一个世界——一个隐藏在机器学习工具下的地方。...这些并不像他们的同行那样出色，但可以成为许多机器学习任务的救星。 ? 在本文中，我们将介绍21种用于机器学习的开源工具。我强烈建议你花一些时间浏览我提到的每个类别。...除了我们通常在课程和视频中学到的东西之外，还有很多需要学习的地方。 01 面向非程序员的开源机器学习工具 对于来自非编程和非技术背景的人来说，机器学习看起来很复杂。...没有编程经验的人能否在机器学习中取得成功？ 事实证明，你可以！这里有一些工具可以帮助你跨越鸿沟并进入著名的机器学习世界： 优步路德维希：路德维希允许我们训练和测试深度学习模型，而无需编写代码。...02 用于模型部署的开源机器学习工具 部署机器学习模型是最容易被忽视但重要的任务之一，它几乎肯定会在采访中出现，所以你可能也很熟悉这个话题。
1、推荐系统涉及的知识 电子商务业务知识、网站架构运营、机器学习算法、数学建模、大数据平台… 2、推荐系统涉及的常见算法 聚类、关联模式挖掘、大规模矩阵运算、文本挖掘、复杂网络和图论计算等… 3...、推荐系统分类 Ⅰ、基于应用领域分类 电子商务推荐系统、社交好友推荐系统、搜索引擎推荐系统、信息内容推荐系统...... Ⅱ、基于设计思想分类 基于协同过滤的推荐系统、基于内容的推荐系统、基于知识的推荐系统...、混合推荐系统...... Ⅲ、基于使用何种数据分类 基于用户行为的推荐系统、基于用户标签的推荐系统、基于社交网络数据的推荐系统、基于上下文信息的推荐系统...... 4、实现协同过滤的步骤 ①收集用户偏好数据...，基于邻域的推荐算法又分为基于物品推荐算法和基于用户推荐算法。 ...、根据用户标签进行推荐、基于隐语义的推荐算法等。
该项目包括几种内置体系结构，如多层感知器，多层长短期记忆网络，液态机器和能够训练真实网络的培训师 ?...PAIR-code / deeplearnjs - 硬件加速深度学习//机器学习//为网络提供NumPy库。 https://github.com/PAIR-code/deeplearnjs 7....有人认为这个项目是convnetjs的继任者，所以实现一个基于全栈式神经网络的机器学习框架和扩展的强化学习支持。...10. mljs 一组库提供由mljs组织开发的用于Javascript的机器学习工具，其中包括有监督学习和无监督学习，人工神经网络，回归算法以及用于统计学，数学等的支持库。下面是一个简短的【演练】。.../hackernoon.com/machine-learning-with-javascript-part-1-9b97f3ed4fe5 mljs --https://github.com/mljs 11
；散列表；搜索树；动态规划；贪心；图；字符串匹配等）；再之后我们重回Deep learning； 推荐阅读： 1. ...机器学习-1：MachineLN之三要素 2. 机器学习-2：MachineLN之模型评估 3. 机器学习-3：MachineLN之dl 4. 机器学习-4：DeepLN之CNN解析 5. ...机器学习-5：DeepLN之CNN权重更新（笔记） 6. 机器学习-6：DeepLN之CNN源码 7. 机器学习-7：MachineLN之激活函数 8. ...机器学习-8：DeepLN之BN 9. 机器学习-9：MachineLN之数据归一化 10. 机器学习-10：MachineLN之样本不均衡 11. ...机器学习-11：MachineLN之过拟合 12. 机器学习-12：MachineLN之优化算法 13. 机器学习-13：MachineLN之kNN 14.
前言： 上一篇介绍了线性SVM还有一些尾巴没有处理，就是异常值的问题。 软间隔 线性可分SVM中要求数据必须是线性可分的,才可以找到分类的超平面,但是有的时候...
朴素贝叶斯可以分为贝努利贝叶斯(BernoulliNB)、高斯贝叶斯(GaussianNB)和多项式贝叶斯(MultinomailNB)。贝努利贝叶斯(Bern...
反映了分类器所能达到的最好性能，即通过机器学习所能产生的模型精度的理论上限。 若误判损失 ? 用0/1损失来表示，则条件风险为 ? ，于是，最小化分类错误率的贝叶斯最优分类器为 ?...与朴素贝叶斯分类器相似，AODE无需模型选择，既能通过预计计算节省预测时间，也能采取懒惰学习方式在预测时再进行计数，并且易于实现增量学习。...以下代码为朴素贝叶斯分类器代码： # 代码和数据集来源于机器学习实战，https://github.com/AnnDWang/MachineLearning/blob/master/thirdbook/...testEntry)) print(testEntry, 'classified as: ', classifyNB(thisDoc, p0V, p1V, pAb)) testingNB() 参考： 《机器学习...》 《统计学习方法》 《机器学习实战》
丰富的机器学习工具 当谈到训练计算机在没有明确编程的情况下采取行动时，存在大量来自机器学习领域的工具。学术界和行业专业人士使用这些工具在MRI扫描中构建从语音识别到癌症检测的多种应用。...机器学习工具总览 我已经将两个机器学习子领域Deep和Shallow Learning区分开来，这已成为过去几年中的一个重要分支。...浅层学习方法仍然广泛应用于自然语言处理，脑计算机接口和信息检索等领域。 机器学习包和库的详细比较 此表还包含有关使用GPU的特定工具支持的信息。...GPU接口已经成为机器学习工具的一个重要特性，因为它可以加速大规模矩阵运算。这对深度学习方法的重要性是显而易见的。...最后，附上一些关于学术界和工业界对这些工具的不同使用的补充说明。通过搜索机器学习出版物，演示文稿和分布式代码收集了哪些信息。
为什么要使用工具 机器学习工具使得应用机器学习更快，更简单，更有趣。 更快：好工具可以自动化应用机器学习过程中的每一步。这意味着，从提出创意到得到结果的时间大大缩短。...如果不使用这些工具，你将会花费大部分时间来构建你自己的工具，而没将时间集中在获取结果上。 有目的地选择工具 你不希望为学习、使用机器学习工具而学习、使用机器学习工具。必须有目的地使用工具。...机器学习工具可以让你在机器学习项目中交付结果。当你试图决定是否要学习新工具或是新功能的时候，问自己这么一个问题： 这些工具如何帮助我在机器学习项目中交付结果？...那么如何区分好的机器学习工具与强大机器学习工具之间的区别呢？ 直观的界面：强大的机器学习工具在应用机器学习过程的子任务上提供直观的界面。在任务的界面中有良好的映射以及适应性。...参考文章： 25个Java机器学习工具&库 最好的Python机器学习库 本地机器学习工具 VS 远程机器学习工具 比较机器学习工具最后一个方法是这个工具是本地工具还是远程工具。
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