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。
前两个小节介绍了集成学习，集成学习的思路就是让多个机器学习算法在同一个问题上分别进行学习并预测，最终根据投票 "少数服从多数" 的原则作出最终预测。根据统计学中的大数定理可知，如果想要通过集成学习得到更可信、更好的结果，就需要上千上万甚至更多的机器学习模型（投票者）。
Machine Learning Mastery 机器学习算法教程 机器学习算法之旅 利用隔离森林和核密度估计的异常检测 机器学习中的装袋和随机森林集成算法 从零开始实现机器学习算法的好处 更好的朴素贝叶斯：从朴素贝叶斯算法中收益最大的 12 个技巧 机器学习的提升和 AdaBoost 选择机器学习算法：Microsoft Azure 的经验教训 机器学习的分类和回归树 什么是机器学习中的混淆矩阵 如何使用 Python 从零开始创建算法测试工具 通过创建机器学习算法的目标列表来获得控制权 机器学习中算法
Machine Learning Mastery 计算机视觉教程 通道在前和通道在后图像格式的温和介绍 深度学习在计算机视觉中的 9 个应用 为 CNN 准备和扩充图像数据的最佳实践 8 本计算机视觉入门书籍 卷积层在深度学习神经网络中是如何工作的？ DeepLearningAI 卷积神经网络课程（复习） 如何在 Keras 中配置图像数据扩充 如何从零开始为 CIFAR-10 照片分类开发 CNN 用于 Fashion-MNIST 服装分类的深度学习 CNN 如何为 MNIST 手写数字分类开发 CNN
你需要知道你的算法在看不见的数据上表现如何。
原文：Compare The Performance of Machine Learning Algorithms in R 译文：http://geek.csdn.net/news/detail/58172 作者： Jason Brownlee 译者：刘翔宇 审校：赵屹华 责编：周建丁 你如何有效地计算出不同机器学习算法的估计准确性？在这篇文章中，你将会学到8种技术，用来比较R语言机器学习算法。你可以使用这些技术来选择最精准的模型，并能够给出统计意义方面的评价，以及相比其它算法的绝对优
AI研习社按：本文作者 Jason Brownlee 为澳大利亚知名机器学习专家、教育者，对时间序列预测尤有心得。原文发布于其博客。AI研习社崔静闯、朱婷编译。 神经网络算法利用了随机性，比如初始化随机权重，因此用同样的数据训练同一个网络会得到不同的结果。 初学者可能会有些懵圈，因为算法表现得不太稳定。但实际上它们就是这么设计的。随机初始化可以让网络通过学习，得到一个所学函数的很好的近似。 然而， 有时候用同样的数据训练同一个网络，你需要每次都得到完全相同的结果。例如在教学和产品上。 在这个教程中，你会学到
大哥你好，我是来学「人工智能」的。但是，啥是「深度学习」？啥是「机器学习」？「深度学习」和「机器学习」有啥关系？我究竟该学「深度学习」还是「机器学习」？
本章会介绍机器学习领域中非常重要的集成学习方法。在机器学习中，集成学习方法使用多种学习算法来获得比使用任何单独的学习算法更好的预测性能。
人工智能------机器学习-------深度学习 应用：网络安全、交通网络、社交网络…
我发现，查阅和掌握机器学习基本概念的最佳方法是，回顾机器学习教科书的介绍章节，并观看典型的在线课程视频。
波士顿的数据科学团队正在利用尖端工具和算法来优化商业活动，且这些商业活动是基于对用户数据中的深刻透析。数据科学大量使用机器算法，可以帮助我们在数据中识别和利用模式。从互联网大规模数据中获取透析是一项具有挑战性的任务，因此，能大规模运行算法是一个至关重要的需求。伴随着数据的爆炸性增长和成千上万的机器集群，我们需要使算法可以适应在如此分布的环境下运行。在通用的分布式计算环境中运行机器学习算法具有一系列的挑战。 这里，我们探讨一下如何在一个Hadoop集群中实现和部署深度学习（一个尖端机器学习框架）。对于算法是如
波士顿的 数据科学团队正在利用尖端工具和算法来优化商业活动，且这些商业活动是基于对用户数据中的深刻透析。数据科学大量使用机器算法，可以帮助我们在数据中识别和利用模式。从互联网大规模数据中获取透析是一项具有挑战性的任务，因此，能大规模运行算法是一个至关重要的需求。伴随着数据的爆炸性增长和成千上万的机器集群，我们需要使算法可以适应在如此分布的环境下运行。在通用的分布式计算环境中运行机器学习算法具有一系列的挑战。 这里，我们探讨一下如何在一个Hadoop集群中实现和部署深度学习（一个尖端机器学习框架）。对于算法
机器学习（Machine Learning）是计算机科学与人工智能的重要分支领域，也是大数据时代的一个重要技术。机器学习的基本思路是模仿人类的学习行为过程，该技术主要采用的算法包括聚类、分类、决策树、贝叶斯、神经网络、深度学习等。总体而言，机器学习是让计算机在大量数据中寻找数据规律，并根据数据规律对未知或主要数据趋势进行最终预测。在机器学习中，机器学习的效率在很大程度上取决于它所提供的数据集，数据集的大小和丰富程度也决定了最终预测的结果质量。目前在算力方面，量子计算能超越传统二进制的编码系统，利用量子的纠缠与叠加特性拓展其对大量数据的运算处理能力，从而能得出更准确的模型参数以解决一些或工业或网络的现实问题。
【IT168 资讯】深度学习是机器学习的一个子集，都是人工智能的子集。机器学习与深度学习不完全属于一个拳击淘汰赛中，深度学习是机器学习的一个子集，而它们都是人工智能（AI）的子集。但是，在机器学习和深度学习的定义和用例方面，市场上存在很多混淆，现在让我们来澄清一下混淆。 ·人工智能（AI）是模拟和模仿计算机系统和机器中的智能人类行为的研究。 ·机器学习是AI的一个子领域，它使用算法将AI概念应用到计算系统中。计算机识别并根据数据模式采取行动，随着时间的推移学习提高其准确性，无需明确的编程机器学习背后的分析，
在这篇文章中, 我们将介绍最流行的机器学习算法.
人脑的神经网络结构模式可能与个体在表型、行为、遗传决定因素和神经精神障碍的临床结果方面的差异有关。最近的研究表明，个性化的神经(大脑)指纹可以从大脑的结构连接体中识别出来。然而，个性化指纹在认知方面的准确性、可重复性和翻译潜力尚未完全确定。在本研究中，我们引入了一种动态连接体建模方法来识别一组关键的白质子网络，可以用作个性化指纹。我们进行了几个个体变量评估，以证明个性化指纹的准确性和实用性，特别是预测中年成年人的身份和智商，以及幼儿的发育商。我们的发现表明，我们的动态建模方法发现的指纹足以区分个体，也能够预测整个人类发展的一般智力能力。
机器学习算法都是一个个复杂的体系，需要通过研究来理解。学习算法的静态描述是一个好的开始，但是这并不足以使我们理解算法的行为，我们需要在动态中来理解算法。 机器学习算法的运行实验，会使你对于不同类型问题得出的实验结论，并对实验结论与算法参数两者的因果关系有一个直观认识。 在这篇文章中，你将会知道怎么研究学习一个机器学习算法。你将会学到5个简单步骤，你可以用来设计和完成你的第一个机器学习算法实验 你会发现机器学习实验不光是学者们的专利，你也可以；你也会知道实验是通往精通的必经之路，因为你可以从经验中学到因果关
机器学习算法都是一个个复杂的体系，需要通过研究来理解。学习算法的静态描述是一个好的开始，但是这并不足以使我们理解算法的行为，我们需要在动态中来理解算法。 机器学习算法的运行实验，会使你对于不同类型问题得出的实验结论，并对实验结论与算法参数两者的因果关系有一个直观认识。 在这篇文章中，你将会知道怎么研究学习一个机器学习算法。你将会学到5个简单步骤，你可以用来设计和完成你的第一个机器学习算法实验 你会发现机器学习实验不光是学者们的专利，你也可以；你也会知道实验是通往精通的必经之路，因为你可以从经验中学到因果关系
接触过机器学习的小伙伴都应该知道，梯度下降法并不是一个机器学习算法，而是一种基于搜索的最优化方法，在机器学习尤其是深度学习的凸优化中使用尤为广泛。给定一个损失函数，如果该函数是凸函数，在学习率合适的情况下，它能够快速搜索到极小值。类似的还有梯度上升法，只是变换下正负号而已，一个是最大化效用函数，一个是最小化损失函数或者成本函数。在求一个函数的最大值或最小值时，沿其梯度方向进行搜索可能是最有效也是最普遍的方法之一。
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
机器学习的日益普及导致了一些工具的开发，旨在使这种方法的应用易于机器学习新手。这些努力已经产生了PRoNTo和NeuroMiner这样的工具，这并不需要任何编程技能。然而，尽管这些工具可能非常有用，但它们的简单性是以透明度和灵活性为代价的。学习如何编程一个机器学习管道(即使是一个简单的)是一个很好的方式来洞察这种分析方法的优势，以及沿着机器学习管道可能发生的扭曲。此外，它还允许更大的灵活性，如使用任何机器学习算法或感兴趣的数据模式。尽管学习如何为机器学习管道编程有明显的好处，但许多研究人员发现这样做很有挑战性，而且不知道如何着手。
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
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
在一种自顶向下的研究机器学习的方法中，理论应立足于何处？
机器学习很复杂。你可能会遇到一个令你无从下手的数据集，特别是当你处于机器学习的初期。 在这篇文章中，你将学到一些基本的关于建立机器学习模型的技巧，大多数人都从中获得经验。这些技巧由Marios Mic
机器学习概述 机器学习基本概念 机器学习基本流程与工作环节 机器学习中的评估指标 机器学习算法一览 3. 机器学习基本流程与工作环节 3.1 机器学习应用几大环节 预测模型 image 机器学习算法
离职率是企业保留人才能力的体现。分析预测职员是否有离职趋向有利于企业的人才管理，提升组织职员的心理健康，从而更有利于企业未来的发展（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
您需要了解哪些算法在那里，以及如何有效地使用它们。
SVM(Support Vector Machine)指的是支持向量机，是常见的一种判别方法。在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。
编者按：本文作者 Jason Brownlee 为澳大利亚知名机器学习专家，对时间序列预测尤有心得。原文发布于其博客。AI 研习社编译。文中相关链接详见文末“阅读原文”。 Jason Brownlee
在当今信息时代，机器学习（Machine Learning）已经成为了许多领域的核心技术。然而，正确选择合适的机器学习算法，并对其进行优化，对于实现高效准确的模型至关重要。本文将深入探讨机器学习算法的选择和优化技巧，以及在实际应用中如何充分发挥它们的作用。
机器学习有大量的算法，往往很容易让人感到不知所措。也正因为有太多的选择，导致人们不知道应该从哪里开始和要怎么去做。
AI科技评论按：本文作者 Jason Brownlee 为澳大利亚知名机器学习专家，对时间序列预测尤有心得。原文发布于其博客。AI科技评论编译。 Jason Brownlee 许多随机机器学习算法存在
授权转载自THU数据派（ID：datapi） 翻译 | 卢苗苗、梁傅淇 校对 | 吕艳芹 作者 | Matthew Mayo 最近有许多人联系我（大部分都是通过领英）寻求着手数据科学和/或大数据的建议。这些人普遍对切入这个“领域”感兴趣，并且需要些关于如何切入方面的指导。 然而，我怀着极大的尊重来说这个话，这些请求的中心含义体现出请求者对自己所要求的事情其实并不理解。是的，不论在学习什么，每个人都需要从某个地方开始。我不会再一个个去回答这些相似的问题，这篇文章会列出和数据科学和/或大数据职业道路相关的一些
AI科技评论按：6.13号上午，中科院计算所研究员徐君在微博中宣布，Easy Machine Learning 系统开源，欢迎大家下载。AI科技评论编辑第一时间为大家带来该系统的功能介绍。 在许多大
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
要实现高效的大数据机器学习，需要构建一个能同时支持机器学习算法设计和大规模数据处理的一体化大数据机器学习系统。研究设计高效、可扩展且易于使用的大数据机器学习系统面临诸多技术挑战。近年来，大数据浪潮的兴起，推动了大数据机器学习的迅猛发展，使大数据机器学习系统成为大数据领域的一个热点研究问题。介绍了国内外大数据机器学习系统的基本概念、基本研究问题、技术特征、系统分类以及典型系统；在此基础上，进一步介绍了本实验室研究设计的一个跨平台统一大数据机器学习系统——Octopus（大章鱼）。 关键词：大数据；机器学
我们常把机器学习描述为一种使用数据模式标记事物的神奇技术。听起来艰涩，但事实上，拨开层层概念，机器学习的核心简单到令人尴尬。
公众号后台记录了发表过文章的各项阅读指标包括：内容标题，总阅读人数，总阅读次数，总分享人数，总分享次数，阅读后关注人数，送达阅读率，分享产生阅读次数，首次分享率，每次分享带来阅读次数，阅读完成率。
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？
为什么要用 Python 呢？ 我喜欢用 Python 来处理机器学习问题的一个重要原因是 Python 吸取了 R 社区的优点，同时还将其进行了优化打包。我一直认为编程语言的能力取决于它的软件库，因此本文将着重介绍我经常使用的一些关于机器学习算法的 R 包和 Python 中的替代包。 glm, knn, randomForest, e1071 -> scikit-learn R 语言的一个缺点是每个机器学习算法都有一个相应的软件包，这大大提升了用户的学习成本。Python 中的scikit-le
我喜欢用 Python 来处理机器学习问题的一个重要原因是 Python 吸取了 R 社区的优点，同时还将其进行了优化打包。我一直认为编程语言的能力取决于它的软件库，因此本文将着重介绍我经常使用的一些关于机器学习算法的 R 包和 Python 中的替代包。
机器学习预测工具正在帮助各个领域的研究人员，比如发现分子的新方法、在分析中发现细微信号，提高医学诊断质量、揭示基本粒子的性质等。
导读 希望这篇学习路线图对你学习数据科学有帮助，需要说明的是国内本文中所说的数据科学家在国内一般称为数据分析师或者数据挖掘师，尽管称谓不同，但文章的路线图仍可作为学习指南供需要的同学参考。 如果你对英文不是很擅长，也可以到PPV课大数据学习社区获取相关的中文课程和学习指南。关于如何成为一名数据科学家，如果你有自己的学习路线图，希望你能乐意与我分享。 好了，现在就开启你的洪荒之力，和我们一起踏上数据科学的神奇之旅吧！ 为什么要写这篇学习路线呢？ 在AnalyticsVidhya上的众多资源中，学习路线图
01 — K-Means算法 在数据挖掘中，K-Means算法是一种 cluster analysis 的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。 如下所示，分为3个簇，如何用K-Means正
原文链接：http://www.kdnuggets.com/2017/02/5-career-paths-data-science-big-data-explained.html
机器学习算法已经被广泛应用于自动驾驶各种解决方案，电控单元中的传感器数据处理大大提高了机器学习的利用率，也有一些潜在的应用，比如利用不同外部和内部的传感器的数据融合(如激光雷达、雷达、摄像头或物联网)，评估驾驶员状况或为驾驶场景分类等。 在KDnuggets网站最近发表的一篇文章中，作者Savaram Ravindra将自动驾驶中机器学习算法主要分为四类，即决策矩阵算法、聚类算法、模式识别算法和回归算法。 我们跟他一起看看，这些算法都是怎样应用的。 算法概览 我们先设想这样一个自动驾驶场景——汽车的信息
安妮 唐旭 编译自 KDnuggets 量子位出品 | 公众号 QbitAI 机器学习算法已经被广泛应用于自动驾驶各种解决方案，电控单元中的传感器数据处理大大提高了机器学习的利用率，也有一些潜在的应用，比如利用不同外部和内部的传感器的数据融合(如激光雷达、雷达、摄像头或物联网)，评估驾驶员状况或为驾驶场景分类等。 在KDnuggets网站最近发表的一篇文章中，作者Savaram Ravindra将自动驾驶中机器学习算法主要分为四类，即决策矩阵算法、聚类算法、模式识别算法和回归算法。 我们跟他一起看看，这些算
机器学习算法已经被广泛应用于自动驾驶各种解决方案，电控单元中的传感器数据处理大大提高了机器学习的利用率，也有一些潜在的应用，比如利用不同外部和内部的传感器的数据融合(如激光雷达、雷达、摄像头或物联网)，评估驾驶员状况或为驾驶场景分类等。在KDnuggets网站发表的一篇文章中，作者Savaram Ravindra将自动驾驶中机器学习算法主要分为四类，即决策矩阵算法、聚类算法、模式识别算法和回归算法。我们跟他一起看看，这些算法都是怎样应用的。
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