人工智能是一门研究模拟人类智能，实现机器智能的一门科学，那么，在找工作过程中，这些面试题常常会被问到。了解一二，有备无患。 关于Python 1、Python的函数参数传递方法？ 2、Python中的元类(metaclass)有哪些？ 3、@staticmethod和@classmethod的区别？ 4、类变量和实例变量区别？ 5、Python中单下划线和双下划线？ 6、字符串格式化:%和.format？ 7、迭代器和生成器的区别？ 8、说一说面向切面编程AOP和装饰器？ 9、怎么理解Python中重载？
笔者是一名软件工程在读研究生，同样是机器学习的爱好者，希望我所总结的内容能以简单直白的方式帮助读者们理解机器学习并了解如何利用Python来做机器学习。不需要走很多弯路，只需要准备好python的JupyterNotebook或Pycharm等，做好笔记。我很快带你入门。
时间序列预测问题可以作为一个有监督学习问题来解决。
现阶段的写作计划会对各类机器学习算法做一系列的原理概述及实践，主要包括无监督聚类、异常检测、半监督算法、强化学习、集成学习等。
根据训练期间接受的监督数量和监督类型，可以将机器学习分为以下四种类型：监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习。
知识图谱卷积网络 (Knowledge Graph Convolutional Network KGCN) 框架旨在提供一种通用的方法以基于 Grakn 知识图谱执行学习任务。通过监督学习，KGCN可以用来创建任意标记 Grakn 实例的向量表示和嵌入。我们可以直接基于存储在 Grakn 中的实例训练 KGCN，进行分类或回归。KGCN 用 Python 编写，可通过 PyPi 安装。
翻译 | AI科技大本营（rgznai100） 参与 | shawn 过去两年中，我曾经多次折服于机器学习的魅力。但每当我决定尝试新事物时，经常会不得不重新学习某些概念和课程，其实大部分学习就是这样一个过程。在学习机器学习这个复杂领域的过程中，我总结了一些有用的概念、定义、资源和工具。 我将这些内容整理成一个终极总结，希望它可以帮到在机器学习之路上乐在其中（艰难前行）的朋友们。 索引 怎样学习机器学习效果最好 什么是机器学习（ML）？ 常见机器学习算法 监督学习的线性回归 深度学习 TensorFlo
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】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 我在这儿只是列出了一部分该考虑的问题，各位小伙伴们可以在下面留言区进行补充。算法学习的过程不要想当然，从实际角度切入可能会让你少走很多弯路。 对于下列问题，我们无法给出统一的回答，因为答案取决于您想要解决的具体问题。但是，我们希望本文中列出的各项因素能引导您在初期系统地思考如何选择算法和工具： 我要解决的是有监督学习问题，还是无监督问题？如果是有监督学习，那么是分类问题还是回归问题？有
机器学习通常分为四类 监督学习 无监督学习 半监督学习 强化学习 监督学习 监督学习是从标记的训练数据来推断一个功能的机器学习任务。在监督学习中，每个实例都是由一个输入对象（通常为矢量）和一个期望的输
李航是日本东京大学计算机科学博士，曾任微软亚洲研究院高级研究员及主任研究员、华为诺亚方舟实验室首席科学家，现任字节跳动人工智能实验室总监。他的研究方向包括信息检索、自然语言处理、统计机器学习及数据挖掘等。
自然语言处理（NLP）领域中，文本生成是一项引人注目的任务，它涉及到使用计算机来生成具有自然语言风格和语法的文本。本文将深入研究NLP在文本生成中的原理，介绍常见的技术方法，并提供一个基于Python和现代NLP库的简单实例，以帮助读者更好地理解和应用这一领域的知识。
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
选自arXiv 机器之心编译 参与：乾树、刘晓坤 本研究受监督学习中的输出排序的启发，指出数据本身的表面相似性而非语义标签，使得某些类比其他类更加接近。研究者据此提出了一种极端化的无监督学习方法，主要特点是非参数化训练、实例级判别（一个实例视为一个类）。在 ImageNet 上的实验结果表明，该方法在图像分类方面远超过最先进的无监督方法。若有更多的训练数据和更好的网络架构，该算法会持续提高测试结果。 深度神经网络，特别是卷积神经网络（CNN）的兴起，在计算机视觉领域取得了若干突破。大多数成功的模型都是通过监
导语：过去两年中，我曾经多次折服于机器学习的魅力。但每当我决定尝试新事物时，经常会不得不重新学习某些概念和课程，其实大部分学习就是这样一个过程。在学习机器学习这个复杂领域的过程中，我总结了一些有用的概念、定义、资源和工具。 我将这些内容整理成一个终极总结，希望它可以帮到在机器学习之路上乐在其中（艰难前行）的朋友们。 索引 怎样学习机器学习效果最好 什么是机器学习（ML）？ 常见机器学习算法 监督学习的线性回归 深度学习 TensorFlow入门 结尾 怎样学习机器学习效果最好？ 老实说，没有哪一种学习方
强化学习指的是专注于学习如何与环境交互的算法的机器学习。这种算法的一个例子叫做Q-learning。尽管它更接近于蛮力方法，Q-learning可能是最流行的强化学习方法。在我们开始学习Q-learning之前，让我们先讨论一下为什么我们不使用非监督或监督学习方法。
将数据转换和机器学习算法与适当的数据科学任务相匹配是设计成功的智能应用程序的关键。
自监督学习作为无监督学习的一种形式，在近年来备受关注。它通过设计数据自身来生成标签，从而使得模型能够从无标签的数据中学到有用的表示。本文将深入探讨自监督学习的理论基础，结合实例演示，并提供详细的代码解释。同时，我们将介绍数据处理的关键步骤，以确保模型能够充分利用自监督学习的潜力。
比如下面的数据中，横纵轴都是xx，没有标签（输出yy）。在非监督学习中，我们需要将一系列无标签的训练数据，输入到一个算法中，快速这个数据的中找到其内在数据结构。
机器学习是一个跟“大数据”一样近几年格外火的词汇。而机器学习究竟是一个什么过程或者行为呢？接下来，让我们来看看什么是机器学习。
---- 新智元编译 来源：towardsdatascience.com 作者：Vihar Kurama 翻译：肖琴 【新智元导读】无监督学习是机器学习技术中的一类，用于发现数据中的模式。本文介绍用Python进行无监督学习的几种聚类算法，包括K-Means聚类、分层聚类、t-SNE聚类、DBSCAN聚类等。 无监督学习是机器学习技术中的一类，用于发现数据中的模式。无监督算法的数据没有标注，这意味着只提供输入变量（X），没有相应的输出变量。在无监督学习中，算法自己去发现数据中有意义的结构。 Fac
来源：专知本文约1680字，建议阅读6分钟如何结合深度学习和视觉数据任务特点发展视觉弱监督学习模型方法,成为近年来计算机视觉领域的一个研究热点。 视觉理解，如物体检测、语义和实例分割以及动作识别等，在人机交互和自动驾驶等领域中有着广泛的应用并发挥着至关重要的作用。近年来，基于全监督学习的深度视觉理解网络取得了显著的性能提升。然而，物体检测、语义和实例分割以及视频动作识别等任务的数据标注往往需要耗费大量的人力和时间成本，已成为限制其广泛应用的一个关键因素。弱监督学习作为一种降低数据标注成本的有效方式，有望对
机器学习之路 系列 （一） 作者： 计算机魔术师 版本： 1.0 （ 2022.2.25） 注释：文章会不定时更新补充
ICML 2020投稿中，周志华教授组发表的一篇有关深度半监督学习的论文引发热议。
【新智元导读】 日前，Facebook AI 实验室负责人、纽约大学教授 Yann LeCun 受邀来到 CMU 进行分享，讲述深度学习领域最近技术进展，并回答听众提问。LeCun 表示，未来几年的挑战是让机器学会从原始的、没有标签的数据中学习，比如从视频或文本中学习，也就是无监督学习。如今的 AI 系统并不具有所谓的“常识”，有些人认为，无监督学习将是机器具有常识的关键。 LeCun认为，对抗式生成网络是近20年来最酷的创造，他个人非常看好。 LeCun 从深度学习的基础讲起，评析了实现无监督学习的几种
人类一直有一个梦想，造一个智能机器，让机器帮助我们实现自己的心愿。就像小时候看的动画片《葫芦娃》，如意如意随我心意快快显灵，如意如意，一听这个名字就知道它是代表吉祥的物件，寓意“如君所愿”。随着科技的发展，机器学习（Machine Learning）逐渐成熟得到行业应用。
摘要：本篇从理论到实践介绍了当前很火的对比学习模型。首先介绍了背景，主要是对比学习大火的原因以及如何应用到我们的实际业务中；然后从理论方面重点介绍了对比学习，包括对比学习的由来和目标、对比学习的指导原则以及构建模型的三个关键问题、对比学习分类，其中重点介绍了基于负例的对比学习方法中的SimCLR模型；最后介绍了微博将对比学习应用到自然语言处理场景和多模态场景项目实践。对于希望将对比学习应用到实际项目中的小伙伴可能有所帮助。
最近打算系统学习和整理机器学习方面的知识，会将之前看的 Andrew Ng 在 course 课程笔记以及最近看的书籍《hands-on-ml-with-sklearn-and-tf》结合起来，简单总结下机器学习的常用算法，由于数学功底有限，所以可能不会也暂时不能过多深入公式和算法原理，所以就做成一个入门系列吧。
根据大家的提议，从今天起每次算法介绍完之后会给大家一个用python编写的实例刚打架参考 Clustering 9. Clustering 9.1 Supervised Learning and Unsupervised Learning 9.2 K-means algorithm 9.3 Optimization objective 9.4 Random Initialization 9.5 Choosing the Number of Clusters 9
像深度学习这样的机器学习方法可以用于时间序列预测。
[导 读] 机器学习是使数据具有意义的算法的应用和科学，也是计算机科学中最令人兴奋的领域！在数据丰沛的时代，计算机可以通过自我学习获得算法把数据转化为知识。近年来涌现出了许多强大的机器学习开源软件库，现在是进入该领域的最佳时机，掌握强大的算法可以从数据中发现模式并预测未来。
事实证明，半监督学习可以很好地利用无标注数据，从而减轻对大型标注数据集的依赖。而谷歌的一项研究将当前主流的半监督学习方法统一起来，得到了一种新算法 MixMatch。该算法可以为数据增强得到的无标注样本估计（guess）低熵标签，并利用 MixUp 来混合标注和无标注数据。实验表明，MixMatch 在许多数据集和标注数据上获得了 STOA 结果，展现出巨大优势。例如，在具有 250 个标签的 CIFAR-10 数据集上，MixMatch 将错误率降低了 71%（从 38％ 降至 11％），在 STL-10 上错误率也降低了 2 倍。对于差分隐私 (differential privacy)，MixMatch 可以在准确率与隐私间实现更好的权衡。最后，研究者通过模型简化测试对 MixMatch 进行了分析，以确定哪些组件对该算法的成功最为重要。
选自National Science Review 作者：张宇、杨强 机器之心编译 参与：Panda 多任务学习是一个很有前景的机器学习领域，相关的理论和实验研究成果以及应用也在不断涌现。近日，香港科技大学计算机科学与工程系的杨强教授和张宇助理教授在《国家科学评论（National Science Review）》2018 年 1 月份发布的「机器学习」专题期刊中发表了题为《An overview of multi-task learning》的概述论文，对多任务学习的现状进行了系统性的梳理和介绍。机器之心
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】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 机器学习是什么 机器学习是什么？实际上，即使是研究机器学习的专业人士（如Hinton，Bengio，LeCun，Andrew Ng等）在定义这个问题时也会有不同认知，目前还不存在一个被广泛认可的定义，为此，我想借助斯坦福大学的Machine learning课程中的一些案例来说明这个问题。 先看一下机器学习在学术上定义的发展历程，Arthur Samuel是这样定义的： 在进行特定编程
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，觉得无从下手。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
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台湾大学林轩田机器学习笔记 机器学习基石 1 – The Learning Problem 2 – Learning to Answer Yes/No 3 – Types of Learning 4 – Feasibility of Learning 5 – Training versus Testing 6 – Theory of Generalization 7 – The VC Dimension 8 – Noise and Error 9 – Linear Regression 10 – Log
>Scikit-learn是python很著名的一个机器学习和数据处理的包，这里将一步一步的对scikit—learn进行分解，每种机器学习的方法都会尝试进行一个实例，辅助阅读。
机器学习火热的原因是：人类无论如何也做不到在短时间内实现从大量数据中自动地计算出正确结果的操作。
原文：https://medium.com/machine-learning-101/chapter-0-what-is-machine-learning-ad136361c618
无监督学习作为机器学习的一个重要分支，在自动化处理领域中扮演着越来越重要的角色。它不需要外部的标签信息，能够从数据本身发现模式和结构，为自动化系统提供了强大的自适应和学习能力。本文将探讨无监督学习技术的基本原理、在自动化处理中的应用案例、面临的挑战以及未来的发展方向。
【导读】1月28日，Vihar Kurama和Sai Tejaswie撰写了一篇机器学习技术博文，为读者介绍了如何用python进行监督学习。作者首先解释什么是监督学习，并讲解了监督学习中的两个任务：
监督学习典型模型：Linear regression、Logistic regression、SVM、Neural network等
机器学习算法可以分为三大类：监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习可用于一个特定的数据集（训练集）具有某一属性（标签），但是其他数据没有标签或者需要预测标签的情况。无监督学习可用于给定的没有标签的数据集（数据不是预分配好的），目的就是要找出数据间的潜在关系。强化学习位于这两者之间，每次预测都有一定形式的反馈，但是没有精确的标签或者错误信息。下面我们就把机器学习中常用的十几种算法给大家罗列一下，也是我们后续学习的课程目录的主要内容：
本周的主要知识点是无监督学习中的两个重点：聚类和降维。本文中首先介绍的是聚类中的K均值算法，包含：
人工智能 这个行业在现在是非常火爆的，我相信大家都有所了解。我对这个行业的认识是薪资高，门槛高，大部分要求是研究生以上学历。作为普通二本院校的我有点感到绝望~但是学还是要学的，因为我觉得学习本身是为了提升自己的能力和提高自己的生活质量，工作只是提高生活质量的一种手段。所以这几天去接触了一点机器学习方面的知识，了解到了“ 监督学习 ”和 “ 非监督学习 ” 两个基本概念，今天我就来简单分享一下
本章节中所涉及的知识点偏向于机器学习的范畴，那么机器学习和数据分析有什么区别呢。简单来讲，数据分析是少量数据采样分析而机器学习是海量数据全部分析。比较好的理解一点是，数据分析会总结过去已经发生的事情，而机器学习是为了预测未来发生的事情。这两者也是有相辅相成的关系。我们可以通过机器学习预测的结果，进行数据分析，得到一个相对准确的结论，辅助人们进行决策判断等等。
本章我们简要介绍下机器学习（Machine Learning）的基本概念。主要介绍机器学习算法的应用，监督学习和无监督学习（supervised-unsupervised learning）的应用场景，训练和测试数据的用法，学习效果评估方式。最后，对scikit-learn进行一些简单的介绍。 自计算机问世以来，计算机可以学习和模仿人类智慧的观点，可谓“引无数英雄竞折腰”。像Arthur C. Clarke的HAL（Heuristically programmed ALgorithmi
写在前面 深度学习如火如荼，作为一个IT技术人员，不搞一下深度学习，总有一种活在上个世纪的感觉，因此笔者准备认认真真的搞一下深度学习，努力跟上时代的步伐。话说基础不牢，地动山摇，如果没有机器学习的基础知识，要想学好深度学习，还是有一定的挑战的。所以接下来的一段时间，笔者会每周在微信公众号“智能算法”更新一篇深度学习相关文章。该系列大致分两部分：机器学习的基础和神经网络深度学习。总体来讲，笔者的初衷是通过这个系列文章，使自己和大家能基本了解以及能够应用相关知识在自己的领域中能解决一定的实际问题。如果感兴趣，欢
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本文简要介绍了多种无监督学习算法的 Python 实现，包括 K 均值聚类、层次聚类、t-SNE 聚类、DBSCAN 聚类。
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