工具是机器学习的重要组成部分，选择合适的工具与使用最好的算法同等重要。 在这篇文章中，你将会见识到各种机器学习工具。了解它们为什么重要，以及可供选择的工具类型。 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。如果你从头开始自己实现每一个功能，这花的时间要比选择现有工具要长的多。 更简单：你可以花时间来选择合适的工具，而不是研究、实现技术来完成任务。如果你自己实现，你必须
机器学习领域的知识太多了，学习的工具包，命令、操作和公式都是数不胜数，让“新军”们理解记住太难了！所以，学生时代的一件利器派上用场了，那就是人见人爱的“小抄”，这可是个好东西。 比如说下面这些深度学习
本文最初发表于 Towards Data Science 博客，经原作者 Bruce H. Cottman 授权，InfoQ 中文站翻译并分享。
在过去的几年里，机器学习得到了巨大的发展。但是，机器学习作为一门年轻的学科，其团队的管理方式却更加年轻。今天，许多机器学习经理被推到管理岗位是出于需求，或者是因为他们是最好的个人贡献者，而且其中许多人来自纯学术背景。在一些公司，工程或产品负责人被指派在没有任何机器学习实战经验的情况下构建新的机器学习功能。
比如说下面这些深度学习小抄，由GitHub用户kailashahirwar从各处搜集而来：
R是一个庞大而复杂的平台。对于最好的数据科学家来说，它也是世界上最流行的平台。
在 GitHub 的 2018 年度报告中，机器学习和数据科学是 GitHub 上的热门话题。TensorFlow 是贡献者最多的项目之一，PyTorch 是增长最快的项目之一，Python 是 GitHub 上第三流行的语言。
如今的公司很难找到优秀的机器学习人才。当然，任何特定技能的要求都取决于机器学习项目的用途和要求，但是您的机器学习履历中必须具备的某些技能在各种项目要求中是一致的。通常，公司希望面试者具备丰富的机器学习技能，理论和编码能力，以便在需要时能够跨部门参与机器学习项目。 该领域的专家不仅需要具有扎实的机器学习算法水平，了解什么时候该应用什么算法，还需要掌握如何集成和接口。所需的核心技能是专门的，要求具有良好的数学理解，分析思维和解决问题的能力。尽管每个项目文件要求的特定技能各不相同，但对于所有角色而言，核心的机器学习技能都是不变的。
人工智能、机器学习已经火了有一阵了，很多程序员也想换到这方向，目前有关于深度学习基础介绍的材料很多，但很难找到一篇简洁的文章提供实施机器学习项目端到端的指南，从头到尾整个过程的相关指南介绍。因此，个人在网上搜集到了许多有关于实施机器学习项目过程的文章，深入介绍了如何实现机器学习/数据科学项目的各个部分，但更多时候，我们只需要一些概括性的经验指导。 在我不熟悉机器学习和数据科学的时候，我曾经寻找一些指导性的文章，这些文章清楚地阐述了在项目的某些步骤时候我需要做什么才能很好地完成我的项目。本文将介绍一些文章，旨在为成功实现机器学习项目提供一份端到端的指南。 基于此，闲话少叙，下面让我们开始吧 简而言之，机器学习项目有三个主要部分：第一部分是数据理解、数据收集和清理，第二部分是模型的实现，第三部分是进行模型优化。一般而言，数据理解、收集和清理需要花费整个项目60-70％的时间。为此，我们需要该领域专家。
小编说：本文将介绍一个通用的机器学习的项目模板，创建这个模板总共有六个步骤。你将会学到： •端到端地预测（分类与回归）模型的项目结构。 •如何将前面学到的内容引入到项目中。 •如何通过这个项目模板来得到一个高准确度的模板。 机器学习是针对数据进行自动挖掘，找出数据的内在规律，并应用这个规律来预测新数据。 📷 在项目中实践机器学习 端到端地解决机器学习的问题是非常重要的。可以学习机器学习的知识，可以实践机器学习的某个方面，但是只有针对某一个问题，从问题定义开始到模型部署为止，通过实践机器学习的各个方面，才能真
文章目录 一、前言 二、主要内容 🍉 CSDN 叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/ ---- 一、前言 探索更高效的学习方法可能是有志者共同的追求，用好 ChatGPT，先行于未来。 📷 作为一个人工智能大语言模型，ChatGPT 可以在帮助初学者学习和实践机器学习方面发挥重要的作用。以下是一些 ChatGPT 可以做的事情： 提供基础知识：ChatGPT 可以回答关于机器学习的基本问题，例如什么是有监督学习、无监督学习、强化学习等等。初学者可以通过与 ChatGPT
机器学习是最热门的技术类别之一，许多业务和技术主管正在争先恐后地了解他们的组织如何采取行动。 正确地讲，机器学习可以帮助您创建更有效的销售和营销活动，改善财务模型，更容易发现欺诈并增强设备的预测性维护（仅举几例）。
此项目是机器学习(Machine Learning)、深度学习(Deep Learning)、NLP面试中常考到的知识点和代码实现，也是作为一个算法工程师必会的理论基础知识。
目前，当企业想用机器学习解决问题时，他们往往需要一个团队。即使是一个非常简单的问题，也需要多位数据科学家、机器学习专家以及领域专家共同商定优先事项并交换数据和信息。 这个过程往往效率低下，需要数月时间才能获得结果。并且这也只能解决当下的问题。下一次再出现问题时，企业必须重复上述过程。 麻省理工学院（MIT）的一群研究人员想知道，“如果我们尝试另一种策略会怎么样？如果我们创建自动化工具，让主题专家能够使用机器学习自己解决这些问题呢？” 过去五年，MIT信息与决策系统实验室首席研究科学家Kalyan Vee
机器学习根植于统计学，正在逐渐成为最有趣、发展最快的计算机科学领域之一。机器学习可应用到无数行业和应用中，使其更加高效和智能。
本文由 伯乐在线 - XiaoxiaoLi 翻译自 Jason Brownlee 网址 http://machinelearningmastery.com/self-study-machine-learning-projects/ 学习机器学习有很多方法，大多数人选择从理论开始。 如果你是个程序员，那么你已经掌握了把问题拆分成相应组成部分及设计小项目原型的能力，这些能力能帮助你学习新的技术、类库和方法。这些对任何一个职业程序员来说都是重要的能力，现在它们也能用在初学机器学习上。 要想有效地学习机器学习你
大规模机器学习流程的构建与部署 现在有许多的机器学习算法实现是可以扩展到大数据集上的（其中包括矩阵分解、SVM、逻辑回归、LASSO 等等）。实际上，机器学习专家们很乐于指出的一点是：如果你能把机器学习问题转化为一个简单的数值优化问题，你就几近成功了。 当然，现实的问题是，很多机器学习项目是没法简化成一个简单的优化问题的。因此数据科学家们不得不去管理和维护复杂的数据项目，加之他们所要分析的问题经常也需要特定的机器学习流程。上游流程中每个阶段的决策影响下游流程的结果，因此流程中模块的连接与交互成为了一个研究的
https://machine-learning-course.readthedocs.io/en/latest/
机器学习十大不可忽视项目 前言：那些流行的机器学习项目之所以受欢迎，一般是因为其提供了一种多数人需要的服务，或是因为它们是第一个（也许是最好的）针对特定用户提供服务的。那些最流行的项目包括Scikit-learn、TensorFlow、 Theano、MXNet 、Weka 等。根据个人使用的工作系统、深度学习目标不同，不同的人认为流行的项目可能会有些许差异。然而，这些项目共有的特性是它们都面向大量的用户提供服务。但是仍然存在很多小型的机器学习项目：pipelines、wrappers、high-level
这是「范式大学推荐课程」第 4 篇文章，量子位获第四范式授权转载并重新编辑。 相信看到这篇文章的朋友，几乎都想成为机器学习科学家。 事实上，绝大多数的付费课程，基本上都有完全免费的课程放在另一个地方。我们只是把这些信息整理好，告诉你在哪儿可以找到他们，以及通过什么样的顺序进行学习。 这样，哪怕你是还没毕业的大学生，或者是初入职场的工程师，都可以通过自学的方式掌握机器学习科学家的基础技能，并在论文、工作甚至日常生活中快速应用。 在这里我们推荐一份用户友好型的机器学习教程，你可以通过几个月的学习成为机器学习科学
我们都知道，教科书上所学与实际操作还是有出入的，那关于机器学习有什么好的项目可以实操吗？
学习机器学习有很多方法，大多数人选择从理论开始。 如果你是个程序员，那么你已经掌握了把问题拆分成相应组成部分及设计小项目原型的能力，这些能力能帮助你学习新的技术、类库和方法。这些对任何一个职业程序员来说都是重要的能力，现在它们也能用在初学机器学习上。 要想有效地学习机器学习你必须学习相关理论，但是你可以利用你的兴趣及对知识的渴望，来激励你从实际例子学起，然后再步入对算法的数学理解。 通过本文你可以学习到程序员初学机器学习的四种方式。这是给技术人员设计的实用方法，并以实验为依据，你需要做调研并且完成实验才能
在过去这几年，你可能注意到了供应商们以越来越快的步伐推出服务于AI生态系统的“平台”，即满足数据科学和机器学习的需求。“数据科学平台”和“机器学习平台”在竞相吸引数据科学家、机器学习项目经理以及管理AI项目/计划的其他人士的目光和钱袋。如果你是主要的技术供应商，但在AI领域却没有大有作为，可能会迅速沦为边缘化。但是这些平台究竟是什么？为什么上演争抢市场份额这一幕？
翻译 | AI科技大本营（rgznai100） 参与 | Shawn，焦燕 导读 机器学习炒了这么这么多年，为什么我们还没看到企业有开发出任何这方面应用？本文会告诉你它难在哪里，并带你了解机器学习工程师这个神秘的职业。 你以为你有了大数据，就能在机器学习界高枕无忧？简直NAIVE 近几年，机器学习在人工智能界迅速走红，几乎随处可见它的身影，人们甚至开始神化这一技术：基于大数据的机器学习无所不能。 但是，机器学习炒了这么多年，为什么我们仍未看到企业开发出任何这方面应用？ 本文告诉我们应该重新思考机器学习：
导读 “机器学习是一种核心的，具有革命性的技术，并且因为它，我们需要重新思考我们所做的所有事情。我们正在审慎的将它应用到我们所有的产品中，如搜索，广告，视频或者游戏。”——SundarPichai，谷歌CEO 2015年是机器学习年，这个让机器理解海量数据的革命正在一天一天地获取要素（通过写和读这篇文章，我们就创造了一些数据）。不只有谷歌，如亚马逊、埃森哲、丰田、特斯拉、美国强生等等很多公司都在大规模采用机器学习技术并提高其产品和服务质量。 此外，这也不仅仅是关于大公司，创业公司也在这场革命中占同等地位。创
导读 “机器学习是一种核心的，具有革命性的技术，并且因为它，我们需要重新思考我们所做的所有事情。我们正在审慎的将它应用到我们所有的产品中，如搜索，广告，视频或者游戏。”——SundarPichai，谷歌CEO 2015年是机器学习年，这个让机器理解海量数据的革命正在一天一天地获取要素（通过写和读这篇文章，我们就创造了一些数据）。不只有谷歌，如亚马逊、埃森哲、丰田、特斯拉、美国强生等等很多公司都在大规模采用机器学习技术并提高其产品和服务质量。 此外，这也不仅仅是关于大公司，创业公司也在这场革命中占同等地位。
机器学习是目前数据分析领域的一个热点内容，在平时的学习和生活中经常会用到各种各样的机器学习算法。实际上，基于Python、Java等的很多机器学习算法基本都被前人实现过很多次了。这些算法在网上可以找到很多，然而往往存在很多“脏”或者“乱”的开源代码。 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。它们大多数基于现今最流行的语言以及平台，推广以及扩展了机器学习领域的很多重要算法。从中，用户不但可以找到LDA等主题
机器学习是目前数据分析领域的一个热点内容，在平时的学习和生活中经常会用到各种各样的机器学习算法。实际上，基于Python、Java等的很多机器学习算法基本都被前人实现过很多次了。这些算法在网上可以找到很多，然而往往存在很多“脏”或者“乱”的开源代码。 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。它们大多数基于现今最流行的语言以及平 台，推广以及扩展了机器学习领域的很多重要算法。从中，用户不但可以找到LDA等主
参考链接： Python线性回归的波士顿房屋Kaggle挑战 | 机器学习 Machine Learning
如果你决定开始学机器学习，并且按照常规的方式开始学习，那么很可能出现这样的情况：学习线性代数和多变量微积分两周后就选择放弃。
【编者按】机器学习算法的传统学习路径，是从统计学、概率论、线性代数、微积分等多种数学知识开始，但专业程序员、机器学习爱好者、MachineLearningMastery.com网站大拿Jason Brownlee博士认为这种自下而上的方法停留在算法层面，没有考虑到软件开发和交付，不适合专业程序员，他在一篇文章中面向程序员介绍了一种有别于传统的机器学习入门攻略，让您能够简单、高效地实现从开发者到机器学习践行者的飞跃。CSDN将其节选翻译，包括传统学习方法为什么失灵，如何使用现代的方式和“单项最优”的工具与平台
选自Jaxenter 机器之心编译 参与：路雪、刘晓坤 想提高机器学习技能？何不看看 GitHub 上最流行的开源机器学习项目呢？本文介绍了 GitHub 上最流行的 5 个开源机器学习项目。 机器学习是当前最热的技能。今年早些时候，Stack Overflow 发布了一项涉及大量开发者的调查结果，机器学习专家的收入仅次于 DevOps 专家。 机器学习正处于鼎盛时期，但对新手来说，开源通常有点让人疑惑。因此，今天，我们就来了解一下 GitHub 上最顶尖的五个开源项目，看看该领域的发展情况以及你能够帮助
最近，GitHub官方公布了2018年度机器学习排行榜，公布了最受欢迎的十大语言、十大软件包和十大项目。
在这篇文章中，我向你展示了采用自顶向下的策略来入门应用机器学习的方法。我可以看到这个方法分为四个步骤。你应该对这些步骤他们感到熟悉，因为它可能跟你用来学习编程的自上而下的方法相同，亦即，掌握基础知识，大量练习，然后在你找到感觉、进入状态后再深入细节。
学习机器学习，但无从下手怎么办？尝试过各种学习方法，为什么依然是个门外汉？为什么传统的学习机器学习的途径收效甚慢？ 作为一名对机器学习心有向往的程序员，我该以什么样的姿势开始呢？ 如果你也有同样的困惑，这篇文章推荐给你。 我曾是一名想进入AI行业的软件开发者。为了更快熟悉这里边的门道，我阅读了机器学习的书籍，浏览了不少帖子，还学习了Coursera上关于机器学习的课程。 但是，但是，依然不知道如何开始…... 你是否也有这样的经历呢？ 图片版权归Peter Alfred Hess所有 很多开发者都
关于转载授权 大数据文摘作品，欢迎个人转发朋友圈，自媒体、媒体、机构转载务必申请授权，后台留言“机构名称+文章标题+转载”，申请过授权的不必再次申请，只要按约定转载即可，但文末需放置大数据文摘二维码。 选文：孙强 整理翻译：孙强，HeHe， Dr Guo, Mano 原文链接：http://www.kdnuggets.com/2015/12/top-10-machine-learning-github.html/2 摘要：GitHub上排名前10的机器学习项目，包括一些库、框架和教育资源。让我们一起学
原文：http://machinelearningmastery.com/machine-learning-for-programmers/ 译文：http://www.csdn.net/article/2015-08-27/2825551 （译者/刘帝伟 审校/刘翔宇、朱正贵 责编/周建丁） 关于译者： 刘帝伟，中南大学软件学院在读研究生，关注机器学习、数据挖掘及生物信息领域。 机器学习算法的传统学习路径，是从统计学、概率论、线性代数、微积分等多种数学知识开始，但专业程序员、机器学习爱好者、Mach
在金融领域，机器学习可能会产生神奇的效果，尽管它本身并没有什么神奇之处(嗯，也许只是一点点)。然而，机器学习项目的成功更多依赖于构建高效的基础结构、收集适当的数据集和应用正确的算法。
机器学习算法的传统学习路径，是从统计学、概率论、线性代数、微积分等多种数学知识开始，但专业程序员、机器学习爱好者、MachineLearningMastery.com网站大拿Jason Brownlee博士认为这种自下而上的方法停留在算法层面，没有考虑到软件开发和交付，不适合专业程序员，他在一篇文章中面向程序员介绍了一种有别于传统的机器学习入门攻略，让您能够简单、高效地实现从开发者到机器学习践行者的飞跃。CSDN将其节选翻译，包括传统学习方法为什么失灵，如何使用现代的方式和“单项最优”的工具与平台来处理实际
【新智元导读】作为一名开发者，怎么才能加入时下正火热的机器学习？本文作者Jason认为，传统的方法，包括从经典图书、博客文章或线上课程进行学习成效不大，甚至“错得离谱”。最好的方法其实是动手，不要停留在理论层面，动手实践才能高效的学习。在文章中，作者给出了自己的建议，特别强调机器学习实践过程中的细节，此外，他还推荐了一些可用的机器学习训练平台及数据库。 这篇文章要回答的问题是“我该如何开始机器学习”？ “我是一个开发者。我读了一些关于机器学习的文章和书，也在Coursera上学习了机器学习课程。但我仍不知道
作者：Manish Saraswat 翻译：张巨岩 摘自：微信公号新智元（AI_era） 原文：Analytics Vidhya 导读 “机器学习是一种核心的，具有革命性的技术，并且因为它，我们需要重新思考我们所做的所有事情。我们正在审慎的将它应用到我们所有的产品中，如搜索，广告，视频或者游戏。”——SundarPichai，谷歌CEO 2015年是机器学习年，这个让机器理解海量数据的革命正在一天一天地获取要素（通过写和读这篇文章，我们就创造了一些数据）。不只有谷歌，如亚马逊、埃森哲、丰田、特斯拉、美国强生
前言：那些流行的机器学习项目之所以受欢迎，一般是因为其提供了一种多数人需要的服务，或是因为它们是第一个（也许是最好的）针对特定用户提供服务的。那些最流行的项目包括Scikit-learn、TensorFlow、 Theano、MXNet 、Weka 等。根据个人使用的工作系统、深度学习目标不同，不同的人认为流行的项目可能会有些许差异。然而，这些项目共有的特性是它们都面向大量的用户提供服务。但是仍然存在很多小型的机器学习项目：pipelines、wrappers、high-level APIs、cleaner
这不是武侠世界——她已经做到了。26岁的Holgate得到了第二条跆拳道黑带。这次是算法的黑带。Holgate花费数个星期沉浸于一个程序中，这次比肉搏更强大的训练是机器学习。作为谷歌Android部门的工程师，Holgate是今年机器学习忍者项目的18名程序员之一，项目的成员中由团队中有天赋的程序员组成，成员们按照《安德的游戏》中的模式进行训练，为的是教给他们人工智能技术开发出更好的产品。即使这会让他们写的软件更难以理解。 Christine Robson是谷歌公司内部机器学习项目的产品经
原文标题：Java Machine Learning 作者：Jason Brownlee 翻译：杨金鸿 校对：丁楠雅 本文长度为3000字，建议阅读8分钟 本文介绍了主要的平台和开放源码的Java机器学习库。 你是一名希望开始或者正在学习机器学习的Java程序员吗？ 利用机器学习编写程序是最佳的学习方式。你可以从头开始编写算法，但是利用现有的开源库，你可以取得更大的进步。 本文介绍了主要的平台和开放源码的机器学习库。你可以使用这些机器学习库。 环境 本节描述了用于机器学习的Java环境或工作域。它们提供
去年11月，我写了一篇关于使用自动机器学习来进行AI民主化（democratization）的文章（见下面链接）。
作者：Rob Thomas 和 Jean-François Puget 机器学习由Arthur Samuel在1959年首次定义，即“学习领域，使计算机能够在没有被明确编程的情况下学习”。换言之就是，这就是分析的自动化，从而能够让分析得以大规模应用。 在过去几十年来，分析一直是高度手工操作的行为，分析师基本上都是手动来梳理数千行的表单，现在正由技术变得自动化起来，基本上通过一些简单的按钮就能够实现操作。那么，如果机器学习是在1959年就已经被首次定义，那为什么直到现在才是抓住机会的时候？ 答案很简单：经济因
2017年人工智能给了我们太多的惊喜和变化，从今年开始，国际巨头们纷纷开始大踏步地战略转向——从移动优先转向AI优先：3月份的微软、4月份的Facebook、5月份的Google、6月份的苹果……乃至前段时间百度大会上，李厂长的一句：无人车罚单都来了，量场还会远吗？直接掀起当天的高潮！ 由此可见：人工智能已经进入了全球爆发的前夜。个性化信息推送、人脸识别、语音操控等人工智能技术，已“入侵”日常生活的细枝末节。那人工智能有多火？平均每10.9个小时诞生一家AI企业。而且众所周知：国内大量的、一线的互联网公司已
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