我们在解决监督机器学习的问题上取得了巨大的进步。这也意味着我们需要大量的数据来构建我们的图像分类器。但是，这并不是人类思维的学习方式。一个人的大脑不需要上百万个数据来进行训练，需要通过多次迭代来完成相同的图像来理解一个主题。它所需要的只是在基础模式上用几个指导点训练自己。显然，我们在当前的机器学习方法中缺少一些东西。我们能否可以建立一个系统，能够要求最低限度的监督，并且能够自己掌握大部分的任务。 本文将介绍一种称为伪标签（Pseudo-Labelling）的技术。我会给出一个直观的解释，说明伪标签是什么，然
（1）安装机器学习必要库，如NumPy、Pandas、Scikit-learn等；
谷歌和 Kaggle 于今日宣布将举办一场新的机器学习挑战赛，该比赛要求开发人员找到自动给视频添加标签的最优方法。 这场冠军奖金高达30,000美元（排在其后的4个队伍的奖金为25,000、20,000、15,000、10,000美元）的挑战赛要求开发人员对来自更新后的 YouTube-8M V2 数据集的视频进行分类和加标签。该数据集囊括了总共7百万个 Youtube 视频，它们的总时长达到450,000个小时。YouTube-8M 同样也包含了标签，开发人员可以利用它作为他们的训练数据。本次挑战赛
“嘿,Siri。中国的首都是什么?”我们都知道接下来会发生什么——Siri提供了答案。Siri是如何知道正确答案的，这并不是一个谜，但更有趣的是，Siri能够完全理解这个问题。 Siri可以理解和回
李杉 编译自 NewScientist 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 春天来了，万物复苏。在坦桑尼亚西北部的塞伦盖蒂大草原上，计算机们正在履行它们的职责：用机器学习算法识别不同物种，追踪野生动物。 以后的《动物世界》大概就是这样的了。 怀俄明大学的Jeff Clune、Mohammed Sadegh Norouzzadeh和哈佛大学、牛津大学、明尼苏达大学的研究人员一起，训练深度学习系统区分了48种动物，包括大象、长颈鹿和瞪羚。 在测试过程中，这种算法识别物种的准确率高达92%。他们使用
平常我们看到的物体一般是三维空间中的立体图形，今天跟大家一起来学习用Python绘制立体图形。
最简单的用法就是传递一个含有DataFrames的列表，例如[df1, df2]。默认情况下，它是沿axis=0垂直连接的，并且默认情况下会保留df1和df2原来的索引。
“机器学习”的概念自上世纪50年代出来以来就备受科技界的关注，而近年来“深度学习”逐渐成为机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，模仿人脑的机制来识别图像、声音和文本等数据。 美国科技媒体《连线》杂志网络版日前发文对“机器深度学习”技术的最新进展进行了总结。以下是文章的主要内容。 在QuocLe的眼中，世界都是由一系列的数字组成的。“一张数码照片实际上都是数字，”他说道，“如果将人们所说的话拆分成单独的音素，那么它们同样可以被编译成数字。”如果按照QuocLe的说法，就
现今使用的安全系统通常分为两类：基于人或机器的安全系统。所谓“分析师驱动的解决方案”（analyst-driven solutions）基于的是真人专家所建立的规则，因此会错过与规则不相匹配的攻击。此外，现今使用的机器学习方法基本是依赖于“异常检测”，而这往往会引发误报，造成对系统的不信任并最终不得不由人亲自调查。那么有没有可能将这两类方案合并？合并之后会怎样呢？ 据美国麻省理工学院网站2016年4月18日报道，该校计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）与机器学习技术新创公司PatternEx的研究人员在
基于随机森林算法的化合物二分类机器学习模型 ---- 代码示例 #导入依赖包 import pandas as pd import numpy as np from rdkit import Chem, DataStructs from rdkit.Chem import AllChem from rdkit.ML.Descriptors import MoleculeDescriptors from rdkit.Chem import Descriptors from rdkit.Chem.EState
众所周知，训练机器学习模型的目标是提高模型的泛化能力，通常使用测试集误差来近似模型在现实世界的泛化误差。为了能用机器学习来解决现实世界的问题，我们通常需要对从现实世界中获取的数据进行预处理操作。本文需要使用两个软件包：
第1章 机器学习概览 来源：ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 译者：@SeanCheney 校对：@Lisanaaa @飞龙 大多数人听到“机器学习”，往往会在脑海中勾勒出一个机器人：一个可靠的管家，或是一个可怕的终结者，这取决于你问的是谁。但是机器学习并不是未来的幻想，它已经来到我们身边了。事实上，一些特定领域已经应用机器学习几十年了，比如光学字符识别 （Optical Character Recognition，OCR）。但是直到 1990 年
---- 本书翻译已加入ApachCN的开源协作项目，见 https://github.com/apachecn/hands_on_Ml_with_Sklearn_and_TF/tree/dev/docs。 我负责翻译的是第一章和第二章。 ApacheCN_飞龙转载了后面的章节，大家可以去他的页面查看，《第3章 分类》链接 📷 ---- 下载本书和代码：https://www.jianshu.com/p/9efbae6dbf8e 本书自2017年4月9日出版，便长期占据美国亚马逊Compu
网络爬虫是一种从互联网上进行开放数据采集的重要手段。本案例通过使用Python的相关模块，开发一个简单的爬虫。实现从某图书网站自动下载感兴趣的图书信息的功能。主要实现的功能包括单页面图书信息下载，图书信息抽取，多页面图书信息下载等。本案例适合大数据初学者了解并动手实现自己的网络爬虫。
大多数人懒得给照片加标签。如果你属于这一类（大概率事件），那么你一定知道搜索某张照片有多辛苦。 但这很有可能即将成为过去。 本周，Facebook 披露了其机器学习平台 Lumos 的更多信息： Lumos 将使用户们利用相片内容进行搜索，而不是图片名称或是标签。 Facebook 应用机器学习负责人 Joaquin Quiñonero Candela 解释说： “换句话说，搜索‘黑衬衫照片‘时，系统能识别出每张照片里是否有黑衬衫，并据此搜索；即便照片并没有被添加标签也没有关系。 Lumos 利用了计
在机器学习领域，训练数据准备是最重要且最耗时的任务之一。实际上，许多数据科学家声称数据科学的很大一部分是预处理的，并且一些研究表明，训练数据的质量比你使用的算法类型更为重要。
预计用时：8 分钟 什么是（监督式）机器学习？简单来说，它的定义如下： 机器学习系统通过学习如何组合输入信息来对从未见过的数据做出有用的预测。 下面我们来了解一下机器学习的基本术语。 标签 在简单线性
在本章中，我们将执行 OSEMN 模型的第四步：数据建模。一般来说，模型是对数据的抽象或更高层次的描述。建模有点像创建可视化，因为我们从单个数据点后退一步来看更大的画面。
Kaggle是最著名的机器学习竞赛网站。Kaggle竞赛由一个数据集组成，该数据集可以从网站上获得，需要使用机器、深度学习或其他数据科学技术来解决问题。一旦你发现了一个解决方案，你就可以把你的模型结果上传到网站上，然后网站根据你的结果对你进行排名。如果你的结果可以击败其他参赛选手，那么你可能获得现金奖励。
本文翻译自Get started with eager execution 摘要 本教程将介绍如何使用机器学习的方法，对鸢(yuan一声)尾花按照种类进行分类。 教程将使用Tensorflow的eager模式来： 建立一个模型 用示例数据进行训练 使用该模型对未知数据进行预测。 读者并不需要机器学习的经验，但是需要懂一些Python。 Tensorflow编程 Tensorflow提供了很多的API，但建议从从以下高级TensorFlow概念开始学习： 在开发环境中开启eager模式 使用Datasets
对数据的洞察力是当下很多业务面临的挑战，加上数据通常是无组织的，分析起来更加棘手。人工智能在这条路上已经有所成就，但是一家年轻的创业公司希望通过将人类带回原始的方法，以获得更好的效果。 Spare5周三发布了一个新的平台，将人类的理解和人工智能结合起来，帮助公司分析无组织的数据，包括图片，视频，社交媒体的内容，文本信息等。结果显示，效果非常好。 这项级数目前被用于Expedia和Getty Images来完善和整理数据的信息。 “这些业务需要人类特殊的洞察力来解决复杂的数据问题，”Spare5的创始人和CE
特征工程是从现有特征创建新特征的过程，通过特征工程可以捕获原始特征不具有的与目标列的额外关系。这个过程对于提高机器学习算法的性能非常重要。尽管当数据科学家将特定的领域知识应用特定的转换时，特征工程效果最好，但有一些方法可以以自动化的方式完成，而无需先验领域知识。
AI科技评论按：Facebook的AML和FAIR团队合作进行自然语言处理对自然语言理解进行着合作研究。在2017年4月19日举办的F8开发者大会上，Facebook向公众介绍了他们的研究进展、自然语言理解在Facebook产品中的应用，并且介绍了平民化的自然语言理解平台CLUE，希望依靠大家的力量，继续丰富自然语言理解的应用。 演讲者：Facebook工程主管Benoit Dumoulin，技术项目主管Aparna Lakshmiratan。AI科技评论听译。 （首先上台的是Benoit）大家好，我是Be
深度学习中的双下降现象，可能大家也遇到过，但是没有深究，OpenAI这里给出了他们的解答。
近日，哈佛大学Preetum Nakkiran等研究者与人工智能研究组织OpenAI的研究者Ilya Sutskever最新研究发现，包括卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNNs）、残差网络（Residual Networks，ResNets）与Transformers的许多现代深度学习模型均会出现“双下降现象”（Double Descent Phenomenon）：随着模型大小、数据大小或训练时间的增加，性能先提高，接着变差，然后再提高。其峰值出现在一个“临界区”，即当模型几乎无法拟合训练集时。当增加神经网络中的参数数目时，测试误差最初会减小、增大，而当模型能够拟合训练集时测试误差会经历第二次下降。这种效果通常可以通过仔细的正则化来避免。虽然这种行为似乎相当普遍，但我们尚未完全了解其发生的原因，因此这是一个值得进一步研究的重要研究方向。
本文将利用机器学习的手段来对鸢尾花按照物种进行分类。本教程将利用 TensorFlow 来进行以下操作：
来源：Deephub Imba本文约1800字，建议阅读8分钟本文我们将通过一个示例介绍如何使用 ATOM 包来快速比较两种自动特征生成算法。 特征工程是从现有特征创建新特征的过程，通过特征工程可以捕获原始特征不具有的与目标列的额外关系。这个过程对于提高机器学习算法的性能非常重要。尽管当数据科学家将特定的领域知识应用特定的转换时，特征工程效果最好，但有一些方法可以以自动化的方式完成，而无需先验领域知识。 在本文中，我们将通过一个示例介绍如何使用 ATOM 包来快速比较两种自动特征生成算法：深度特征合成 (D
本文将以对初学者友好的方式讨论几个关键的机器学习概念，希望能让你在不深入技术细节的情况下对机器学习有一个基本的了解。
Jupyter Notebook是一种交互式计算环境，能够让用户在浏览器中编写和执行代码，并与代码的运行结果、文本、图像、视频等进行交互。它的灵活性、易用性和可视化效果使它成为各种数据分析、机器学习和科学计算任务的首选工具。本文将介绍Jupyter Notebook的基本概念、使用方法以及一些常用技巧。
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漫威英雄们为了不让自己剧透也是使出了浑身解数。在洛杉矶全球首映礼上记者费尽心机想要从各位演员身上套点信息：“如果你活下来就眨一下眼睛，死了就眨两下”。
数据科学和机器学习之间区别的定义：数据科学专注于提取洞察力，而机器学习对预测有兴趣。我还注意到这两个领域大相径庭：
这部分代码导入了需要使用的库。requests库用于发送网络请求，lxml库用于解析HTML，csv库用于处理CSV文件，matplotlib.pyplot库用于绘制图表，matplotlib.font_manager.FontProperties库用于加载自定义字体。
来源商业新知，原标题：干货！谷歌首席科学家发文阐述“半监督学习革命”，想走出瓶颈先试试这个
近日，一名叫Matt Fraser的小哥用Cloud AutoML制作了一个分类器，能识别分类澳大利亚的各种毒蜘蛛。
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | 张皓添@稀牛学院数据科学实训营 Music是永不落伍的话题。 每个人一定都有自己心仪又不单一的音乐风格：rap、古典、流行，那么如何管理自己的歌单呢？难道真的要自己手动一个一个去给歌曲设置类别吗（耗时耗力，真的好累！）？ 不如挽起袖子撸一波代码，让AI去替我们完成这些费力不讨好的任务。 人工智能似乎总是与众多或复杂或简单的算法及或深或浅相的数学知识相挂钩，但是好在勤劳的工程师们已经为我们铺好了通天大路,sklearn,tensorflow,caffe等一系列的机器
机器学习是个非常吸引人的研究领域，但是您怎么把它真正地应用到您自己的问题上呢？
原作：Kasper Fredenslund 林鳞 编译自 Data Science Central 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 分类器是数据挖掘中对样本进行分类的方法的统称，也是入坑机器学习的一项必备技能。这篇文章中，作者简要介绍了用Python中的机器学习工具scikit-learn（sklearn）创建机器学习分类器的步骤与注意事项。 读完这篇文章，你将学到： 导入和转换.csv文件，开启sklearn之旅 检查数据集并选择相关特征 用sklearn训练不同的数据分类器 分析结果，进一步改造
Weka是怀卡托智能分析环境(Waikato Environment for Knowledge Analysis)的英文字首缩写，新西兰怀卡托大学用Java开发的数据挖掘著名开源软件。功能有数据处理、特征选择、分类、回归、可视化等，支持多种数据文件格式，如arff、xrff、csv等，主流的数据格式是csv和arff。
最近在使用 pyinstaller 将 Python 脚本打包成可执行文件时，遇到了一个 AttributeError 的错误，错误信息为 type object pandas._TSObject has no attribute _reduce_cython_。在分析和解决这个问题的过程中，我发现了一种可能的解决方法，现在分享给大家。
谷歌首席科学家，谷歌大脑技术负责人Vincent Vanhoucke说，半监督学习革命已经来了。
【新智元导读】本文用一个机器学习评估客户风险水平的案例，从准备数据到测试模型，详解了如何随机森林模型实现目标。 机器学习模型可用于提高效率，识别风险或发现新的机会，并在许多不同领域得到应用。它们可以预测一个确定的值（e.g.下周的销售额），或预测分组，例如在风险投资组合中，预测客户是高风险，中等风险还是低风险。 值得注意的是，机器学习不是在所有问题上都工作得非常好。如果模式是新的，模型以前没有见过很多次，或者没有足够的数据，机器学习模型的表现就不会很好。此外，机器学习虽然可以支持各种用例，但仍然需要人类的验
许多机器学习任务的主要障碍之一是缺乏标记数据。而标记数据可能会耗费很长的时间，并且很昂贵，因此很多时候尝试使用机器学习方法来解决问题是不合理的。
来源：DeepHub IMBA本文约4000字，建议阅读10+分钟本文介绍一种对红细胞和白细胞图像分类任务的主动学习端到端工作流程。 通过细胞图像的标签对模型性能的影响，为数据设置优先级和权重。 许多机器学习任务的主要障碍之一是缺乏标记数据。而标记数据可能会耗费很长的时间，并且很昂贵，因此很多时候尝试使用机器学习方法来解决问题是不合理的。 为了解决这个问题，机器学习领域出现了一个叫做主动学习的领域。主动学习是机器学习中的一种方法，它提供了一个框架，根据模型已经看到的标记数据对未标记的数据样本进行优先排序。
数据标记是 AI 模型训练过程中的一项艰巨工作，目前一个AI模型需要200-500个手工标记的图像样本来检测一个特定的对象。
摘要：上一篇广告中那些趣事系列1：广告统一兴趣建模流程，我们了解了如何为广告主圈人群以及如何刻画用户的兴趣度。要想给用户打标签，我们需要构建数据源和标签的关联，也就是item-tag。针对数量较少的app数据源我们可以使用人工打标的方式来识别，但是对于news、用户query等数量较多的数据源则需要通过机器学习模型来进行打标。实际项目中我们使用NLP中鼎鼎大名的BERT模型来进行文本分类。
在本节中，我们为您介绍一组在实际环境中的机器学习算法。 这些例子的想法是让你开始使用机器学习算法，而不深入解释底层算法。我们只专注于这些算法的特征方面，如何验证您的实现，最后尝试让您意识到常见的陷阱。
MLlib是Spark的机器学习（ML）库。 其目标是使实用的机器学习可扩展且简单。 从较高的层面来说，它提供了以下工具：
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