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本文汇编了一些机器学习领域的框架、库以及软件（按编程语言排序）。 C++ 计算机视觉 CCV —基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库，新颖的机器视觉库 OpenCV—它提供C++， C， Python， Java 以及 MATLAB 接口，并支持 Windows， Linux， Android and Mac OS 操作系统。 通用机器学习 MLPack DLib ecogg shark Closure 通用机器学习 Closure Toolbox—Clojure 语言库与工具的分类目录 Go 自然语言处
本列表选编了一些机器学习领域牛B的框架、库以及软件（按编程语言排序）。 C++ 计算机视觉 CCV —基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库，新颖的机器视觉库 OpenCV—它提供C++, C, Python, Java 以及 MATLAB接口，并支持Windows, Linux, Android and Mac OS操作系统。 通用机器学习 MLPack DLib ecogg shark Closure 通用机器学习 Closure Toolbox—Clojure语言库与工具的分类目录 Go 自然语言处理
在接下来的内容，作者主要讨论了几种重要的机器学习方法，重点介绍它们的优缺点。表1显示了不同机器学习方法的比较。首先介绍的是，不基于神经网络的方法，也称为“传统机器学习”。此类模型可以使用各种软件包来训练，包括Python中的scikit-learn、R中的caret 和 Julia中的MLJ。下图展示了传统机器学习的一些方法：
WAIC 世界人工智能大会已于近日在上海开幕。在昨天由机器之心承办的开发者日主单元上，阿里技术副总裁贾扬清、亚马逊机器学习副总裁 Alex Smola、百度 AI 技术平台体系执行总监吴甜、Julia 创始人 Viral、Skymind 联合创始人 Adam Gibson 做了精彩演讲。
3．假设你想创建一个列表，保存在一段文本中遇到的不同的（唯一的）词以及词的数量，你应该使用哪种数据结构来保存它们，可以最容易地进行随后的数据存取？
统计学相关的库，因为Julia中是没有mean和var这种常用的函数的，需要从Statistics中导入
Julia新推出了一个超高纯度的机器学习框架MLJ，团队希望把MLJ打造成一个灵活的、用于组合和调整机器学习模型、具备高性能、快速开发的框架。Julia团队之所以推出MLJ，部分原因也是受到MLR的影响。
MLJ是一个用纯Julia编写的开源机器学习工具箱，它提供了一个统一的界面，用于与目前分散在不同Julia软件包中的有监督和无监督学习模型进行交互。
VMware CEO Pat Gelsinger曾说： 数据科学是未来，大数据分析则是打开未来之门的钥匙 企业正在迅速用新技术武装自己以便从大数据项目中获益。各行业对大数据分析人才的需求也迫使我们升级自己的技能以便寻找更好的职业发展。 跳槽之前最好先搞清楚一个岗位会接触到的项目类型，这样你才能掌握所有需要的技能，工作的效率也会更高。 下面我们尽量列出了一些流行的开源大数据项目。根据它们各自的授权协议，你或许可以在个人或者商业项目中使用这些项目的源代码。写作本文的目的也就是为大家介绍一些解决大数据相关问题
VMware CEO Pat Gelsinger曾说： 引用 数据科学是未来，大数据分析则是打开未来之门的钥匙 企业正在迅速用新技术武装自己以便从大数据项目中获益。各行业对大数据分析人才的需求也迫使我们升级自己的技能以便寻找更好的职业发展。 跳槽之前最好先搞清楚一个岗位会接触到的项目类型，这样你才能掌握所有需要的技能，工作的效率也会更高。 下面我们尽量列出了一些流行的开源大数据项目。根据它们各自的授权协议，你或许可以在个人或者商业项目中使用这些项目的源代码。写作本文的目的也就是为大家介绍一些解决大数
选自yuri.is 作者：Yuri Vishnevsky 机器之心编译 编辑：蛋酱、小舟 从诞生之日起，Julia 已经走过了十多个年头。 作为一个面向科学计算的高性能动态高级程序设计语言，Julia 在许多情况下拥有能与编译型语言相媲美的性能，且足够灵活。 曾有开发者盛言赞美 Julia，从速度、通用性、多重派发等多个维度出发，认为 Julia 甚至比 Python 更胜一筹。 当然，也有人发现了 Julia 尚存在一些不足之处，开发者 Yuri Vishnevsky 就写了一篇博客控诉 Julia，并
https://github.com/ZhiningLiu1998/awesome-imbalanced-learning
过去的几年里推动机器学习技术稳步发展的根本性改变之一是训练和优化机器学习模型的巨大计算力。许多技术都是很年前就已经提出，唯有近几年提升的计算力可以为现实世界的问题提供足够优质的解决方案。这些计算能力的很大一部分是通过 GPU 获取的，其针对向量的计算能力最初是为图形而设计的，但机器学习模型通常需要执行复杂的矩阵运算，因此 GPU 同样表现出了非常好的性能。
Julia成为2018年发展最快的编程语言之一，因为它结合了几种主要语言的优势而备受推崇。
自从Julia团队提出“需要一流的语言、编译器和机器学习（ML）生态系统”以来，该领域呈现出一些有趣的发展趋势。
---- 点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 新智元 授权 【导读】世上没有免费的午餐，享受了通用框架的便利，在特定任务上就要牺牲性能。最近Julia开源了一个新框架SimpleChain，在小型神经网络的运行速度上比PyTorch至少快5倍！ Julia从一出生开始，就瞄准了科学计算领域，并且一直在与Python暗中较量。 在神经网络的框架上，Python有PyTorch和TensorFlow，几乎是深度学习开发的首选框架，并且获得了Meta和Google在技术和资金上的支持，蓬勃发
近日，Julia Computing 团队发表论文表示他们构建了一种可微编程系统，它能将自动微分内嵌于 Julia 语言，从而将其作为第一级的语言特性。也就是说，我们以后直接用 Julia 语言及可微编程就能写模型了？都不需要再调用 TensorFlow 或 PyTorch 这样的框架了？
由于 AlphaZero 非常耗费资源，因此成功的开源实现（例如Leela Zero）是用低级语言（例如 C++）编写的，并针对高度分布式计算环境进行了优化。这使得学生、研究人员和黑客很难访问它们。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】世上没有免费的午餐，享受了通用框架的便利，在特定任务上就要牺牲性能。最近Julia开源了一个新框架SimpleChain，在小型神经网络的运行速度上比PyTorch至少快5倍！ Julia从一出生开始，就瞄准了科学计算领域，并且一直在与Python暗中较量。 在神经网络的框架上，Python有PyTorch和TensorFlow，几乎是深度学习开发的首选框架，并且获得了Meta和Google在技术和资金上的支持，蓬勃发展。 虽然Julia也有Flu
看一下Julia官网上的Benchmark，Julia综合速度，是R语言的42倍，是Python的15倍，是Java的3倍，是Fortran的1倍，和C语言速度不相上下。
鉴于机器学习（ML）对编程语言、编译器和生态系统的众多需求，现在已经有很多有趣的发展。不仅 TensorFlow 和 PyTorch 等现有系统间的权衡得不到解决，而且这两个框架都包含不同的「静态图」和「eager execution」接口，但它们的形式已经比以前更加清晰。与此同时，机器学习模型基本上是可微分算法的思想（通常称为可微分编程）已经流行起来。
1．如果你以前没有用过 Julia，那么 Juno 是最安全的选择。如果不使用 Juno，那么带有最新 Julia 内核（在 IJulia 界面右上方）的 IJulia 也可以达到同样的效果。
Julia是一门集众家所长的编程语言。随着Julia 1.0在8月初正式发布，Julia语言已然成为机器学习编程的新宠。
注意：本文讨论了最前沿的密码学技术，旨在提供一种利用「Julia Computing」进行研究的视角。请不要将文中的任何示例用于生产应用程序。在使用密码学之前一定要咨询专业的密码学专家。
JuliaCon 2020 刚刚结束，华沙经济学院的教授和 DataFrames.jl 项目的维护者 Bogumił Kamiński总结了 Julia 语言的状态和生态系统，并宣称 Julia 终于已经达到生产环境就绪。
0 Preface 相关参数说明 - Julia: 1.0 - OS: MacOS 训练测试数据百度云链接：点击下载 密码: u71o 文件说明： - rf_julia_charReg - resizeData.py #批量重设置图片尺寸 - test #测试图片文件 - testResized #resized 测试图片文件 - train #训练图片文件 - trainResized #resized 训练图片文件 - sampleTe
近两年，凭借动态特性和易于扩展性，Python 在企业级应用程序、机器学习/人工智能模型、数据科学等工作中，备受开发者青睐，其火热程度早已超越了编程语言界的老牌兵 Java。而 Python 有朝一日会成为今朝的 Java 吗？对此，本文作者发文表示，30 岁的 Python 正面临着来自编程语言世界的新参与者——Julia 的威胁，而这究竟是怎么一回事？
深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。
呜啦啦啦啦啦啦啦大家好，本周的AI Scholar Weekly栏目又和大家见面啦！
整理 | 郑丽媛 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 上周，微软、GitHub、OpenAI 三方联手推出的 AI 代码生成神器 GitHub Copilot 一经官宣便引起巨大关注：试问哪个开发者不想要这么一位“虚拟程序员”来解放自己的双手？ 因此即使目前 GitHub Copilot 处于并不完美的技术预览版阶段，许多开发者们还是迫不及待地体验尝试。 可这一试，试出问题来了：GitHub Copilot 生成的代码为何这么眼熟，就连注释都“原汁原味”，这是抄袭吗？ 真 · 雷神之
导读：当地时间 2 月 18 日，Facebook 首席首席人工智能科学家、卷积神经网络之父 Yann LeCun 在旧金山的国际固态电路大会上发表了一篇论文，分享了他关于人工智能发展的一些看法，同时也谈到自己对于芯片和硬件发展的关注和研究。
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现在机器学习逐渐成为行业热门，经过二十几年的发展，机器学习目前也有了十分广泛的应用，如：数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和
1.标题：Probing Neural Network Comprehension of Natural Language Arguments
在刚刚过去的 2021 年，Julia 编程语言社区依然保持了高速发展。据统计，目前 Julia 的全球总用户量已超过一百万，有一万多家公司和一千五百多所高校下载和使用了 Julia。此外，一些世界名校，如北京大学，MIT、Stanford 和 Berkeley 等，已经在教学中使用 Julia 语言。
WAIC 世界人工智能大会云端峰会已于近日在上海落幕。在机器之心承办的 2020 WAIC· 开发者日上，图灵奖得主 David Patterson 和 Joseph Sifakis、明略科技首席科学家吴信东、悉尼大学教授陶大程、中国建设银行总行金融科技部总工程师胡宪忠、百度集团副总裁吴甜、Kaldi 之父 Daniel Povey、多伦多大学助理教授 David Duvenaud，以及 Julia 语言创始人 Viral Shah 做了精彩演讲。
机器之心报道 机器之心编辑部 从概率学的角度实现 CO 层，有助于构建近似微分和结构化损失函数。 机器学习 (ML) 和组合优化 (CO) 是现代工业流程的两个重要组成部分。ML 方法能从嘈杂的数据中提取有意义的信息，而 CO 可以在高维受限环境中做出决策。在许多情况下，我们希望将这两种工具结合使用，例如从数据中生成预测，然后使用这些预测做出优化决策。因此，混合 ML-CO pipeline 成为一个新兴的研究方向。 然而这里存在两个问题。首先，CO 问题的解通常表现为其目标参数的分段常函数，而 ML p
本文翻译自OpenCV 2.4.9官方文档《opencv2refman.pdf》。 前言 Originally, support vector machines (SVM) was a techni
在一份调查问卷中，三个独立专家小组投票选出的十大最有影响力的数据挖掘算法，今天我打算用简单的语言来解释一下。
【导读】我们在上一节的内容中已经为大家介绍了台大李宏毅老师的机器学习课程的Structured learning-Structured SVM（part 2），这一节将主要针对讨论Structured learning-Structured SVM的其他知识。本文内容主要针对机器学习中Structured learning-Structured SVM的Non-separable case,Regularization,Structured SVM,Cutting Plane Algorithm,Multi
机器学习实战 - 读书笔记(06) – SVM支持向量机 前言 最近在看Peter Harrington写的“机器学习实战”，这是我的学习笔记，这次是第6章：SVM 支持向量机。 支持向量机不是很好被理解，主要是因为里面涉及到了许多数学知识，需要慢慢地理解。我也是通过看别人的博客理解SVM的。 推荐大家看看on2way的SVM系列： 解密SVM系列（一）：关于拉格朗日乘子法和KKT条件 解密SVM系列（二）：SVM的理论基础 解密SVM系列（三）：SMO算法原理与实战求解 解密SVM系列（四）：SVM非
IDE 提供的丰富特性对软件开发极为有用，大大提高了程序员的生活质量。这一点同样适用于数据科学家。然而，因为数据科学家除了可以选择传统的 IDE，还可以选择 Jupyter notebook 这样在浏览器中运行的新工具。因此，数据科学家——特别是刚入门数据科学的新手——可能会困惑该使用哪个开发环境。
我们都知道信用卡，能够透支一大笔钱来供自己消费，正因为这一点，不法分子就利用信用卡进一特性来实施欺诈行为。银行为了能够检测出这一欺诈行为，通过机器学习模型进行智能识别，提前冻结该账户，避免造成银行的损失。那么我们应该通过什么方式来提高这种识别精度呢！这就是今天要说的主题，多模型融合预测。使用到的模型算法有：KNN、SVM、Logistic Regression(LR)、Random Forest。
（3）通过鸢尾花的花萼（sepal）和花瓣（petal）的长和宽，建立SVM分类器来判断样本属于山鸢尾（Iris Setosa）、变色鸢尾（Iris Versicolor）还是维吉尼亚鸢尾（Iris Virginica）。
前言： 对于SVM的了解，看前辈写的博客加上读论文对于SVM的皮毛知识总算有点了解，比如线性分类器，和求凸二次规划中用到的高等数学知识。然而SVM最核心的地方应该在于核函数和求关于α函数的极值的方法：SMO算法（当然还有很多别的算法。libsvm使用的是SMO，SMO算法也是最高效和简单的），还有松弛变量。。毕设答辩在即，这两个难点只能拖到后面慢慢去研究了。
最近也是在接触机器学习，通过做了几个MLNET的例子对机器学习有了一点了解，OpenCV中也有机器学习这块，所以我们就直接来用Kindle做一个实战。
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