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Yann LeCun 对此介绍道，「PyText 是一个工业级的开源 NLP 工具包，可用于在 PyTorch 中开发 NLP 模型，并通过 ONNX 部署。其预训练模型包括文本分类、序列标注等。」
机器学习中，有一个称为“ No Free Lunch ”的定理。简单来说，与监督学习特别相关的这个定理，它指出没有万能算法，就是用一个算法能很好地解决每个问题。
【磐创AI导读】：对于想要了解机器学习的新手，本文为大家总结了数据科学家最经常使用的十大机器学习算法来帮助大家快速入门。如果喜欢我们的文章，欢迎点赞、评论、转发到朋友圈~想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
就像用于数据操作的Pandas和用于可视化的matplotlib一样，scikit-learn是Python构建模型中的佼佼者，建立在NumPy，SciPy和matplotlib之上。
Boosting是一种集合技术，试图从许多弱分类器中创建一个强分类器。这是通过从训练数据构建模型，然后创建第二个模型来尝试从第一个模型中纠正错误来完成的。添加模型直到完美预测训练集或添加最大数量的模型。
【IT168 资讯】在机器学习中，有一种叫做“没有免费的午餐”的定理。简而言之，它指出没有任何一种算法能够适用每一个问题，而且它对于监督式学习（即预测性建模）尤其重要。 📷 例如，你不能说神经网络总是比决策树好，反之亦然。有很多因素在起作用，比如数据集的大小和结构。 因此，你应该为你的问题尝试许多不同的算法，同时使用数据的“测试集”来评估性能并选择胜出者。 当然，你尝试的算法必须适合你的问题，这就是选择正确的机器学习任务的地方。打一个比方，如果你需要清理你的房子，你可以使用真空吸尘器、扫帚或拖把，但是你不会
由于在语言识别、机器翻译和语言建模等领域表现出了优异的性能，为序列预测而设计的神经网络最近再次引起了人们的兴趣，但是这些模型都是计算密集型的，成本非常高。比如在语言建模领域，最新的成果依然需要在大规模GPU集群上训练几周的时间，虽然效果不错，但是这些计算密集型的实践对大规模计算基础设施的依赖性非常强，这限制了其在学术和生产环境中的研究速度与应用。 针对这一计算瓶颈，Facebook AI 研究院（FAIR）设计了一个新的、几乎是为GPU量身定制的softmax函数，能够非常有效地通过
最近发布的PerceptiLabs 0.11已迅速成为TensorFlow的GUI和可视API。PerceptiLabs基于复杂的可视ML建模编辑器构建，您可以在其中拖放组件并将它们连接在一起以形成模型，从而自动创建基础的TensorFlow代码。现在就试试。
以满足科学模型开发的主要标志 - 严谨性，可测试性，可复制性和精确性以及可信度 - 考虑模型验证以及如何处理不平衡数据非常重要。 本文概述了可用于满足这些标志的高级验证框架，并简要介绍了处理不平衡数据时常用的方法。
自然语言处理（NLP）是人工智能（AI）的一个分支，使计算机能够像人类一样理解书面或口头语言。 在这个 AI 革命时代，NLP 具有多样化的应用。 在本教程中，我们将探讨 Java 中不同的 NLP 库，以及如何使用 Apache OpenNLP 和 Stanford CoreNLP 实现一些 NLP 任务。
2018 年是机器学习模型处理文本（更准确地说是自然语言处理，简称 NLP）的一个转折点。如何最好地表征词和句子以便最好地理解其潜在含义和关系？我们对此的概念理解正在快速演进。此外，NLP 社区也一直都在提出强大的新组件——你可以免费下载它们并将其用在你自己的模型和流程中（这被称为 NLP 的 ImageNet 时刻，是指这类似于多年前用于计算机视觉任务的机器学习的加速发展）。
“ 最近在学习数据分析的知识，接触到了一些简单的NLP问题，比如做一个文档分类器，预测文档属于某类的准确率，应该怎么做呢
时间序列是记录动态系统测量值的主要数据类型，由物理传感器和在线过程（虚拟传感器）大量生成。因此，时间序列分析对于揭示可用数据中隐含的信息财富至关重要。随着图神经网络（GNNs）的最新进展，基于GNN的时间序列分析方法大幅增加。这些方法可以明确地建模时序和变量间的关系，而传统的和其他基于深度神经网络的方法则难以做到。在这项调查中，我们对图神经网络在时间序列分析中的应用进行了全面回顾（GNN4TS），涵盖了四个基本维度：预测、分类、异常检测和填补。我们的目标是指导设计师和从业者了解、构建应用程序，并推进GNN4TS的研究。首先，我们提供了一个全面的面向任务的GNN4TS分类法。然后，我们介绍和讨论代表性研究成果，并介绍GNN4TS的主流应用。最后，我们全面讨论了潜在的未来研究方向。这项调查首次汇集了大量关于基于GNN的时间序列研究的知识，突出了图神经网络在时间序列分析中的基础、实际应用和机遇。
选自TowardsDataScience 作者：James Le 机器之心编译 参与：程耀彤、路雪 本文介绍了机器学习新手需要了解的 10 大算法，包括线性回归、Logistic 回归、朴素贝叶斯、K 近邻算法等。 在机器学习中，有一种叫做「没有免费的午餐」的定理。简而言之，它指出没有任何一种算法对所有问题都有效，在监督学习（即预测建模）中尤其如此。 例如，你不能说神经网络总是比决策树好，反之亦然。有很多因素在起作用，例如数据集的大小和结构。 因此，你应该针对具体问题尝试多种不同算法，并留出一个数据「测试集
选自TowardsDataScience 作者：James Le 机器之心编译 参与：程耀彤、路雪 本文介绍了机器学习新手需要了解的 10 大算法，包括线性回归、Logistic 回归、朴素贝叶斯、K 近邻算法等。 在机器学习中，有一种叫做「没有免费的午餐」的定理。简而言之，它指出没有任何一种算法对所有问题都有效，在监督学习（即预测建模）中尤其如此。 例如，你不能说神经网络总是比决策树好，反之亦然。有很多因素在起作用，例如数据集的大小和结构。 因此，你应该针对具体问题尝试多种不同算法，并留出一个数据「测
编译 机器之心 原文链接：https://towardsdatascience.com/a-tour-of-the-top-10-algorithms-for-machine-learning-newbies-dde4edffae11 本文介绍了机器学习新手需要了解的 10 大算法，包括线性回归、Logistic 回归、朴素贝叶斯、K 近邻算法等。 在机器学习中，有一种叫做「没有免费的午餐」的定理。简而言之，它指出没有任何一种算法对所有问题都有效，在监督学习(即预测建模)中尤其如此。 例如，你不能说神
在机器学习中，有一种叫做「没有免费的午餐」的定理。简而言之，它指出没有任何一种算法对所有问题都有效，在监督学习（即预测建模）中尤其如此。
scikit-learn 中的所有算法——无论是预处理、监督学习还是无监督学习算法——都被实现为类。这些类在 scikit-learn 中叫作估计器（estimator）。为了应用算法，你首先需要将特定类的对象实例化：
scikit-learn 中的所有算法——无论 是预处理、监督学习还是无监督学习算法——都被实现为类。 这些类在 scikit-learn 中叫作 估计器(estimator)。
在最后一部分中，我们将讨论一个演示应用程序，该应用程序使用PySpark.ML根据Cloudera的运营数据库（由Apache HBase驱动）和Apache HDFS中存储的训练数据来建立分类模型。然后，对该模型进行评分并通过简单的Web应用程序提供服务。有关更多上下文，此演示基于此博客文章如何将ML模型部署到生产中讨论的概念。
【Python深度学习之路】-4 监督学习 4.1 了解监督学习（分类） 监督学习：根据积累的经验数据对新的数据或将来的数据进行预测，或者进行分类的一种学习方式。 无监督学习：对积累的经验数据中所存在的结构，以及关联性进行分析的学习方式。 强化学习：通过设定报酬、环境等条件来实现学习效果最大化的一种学习方式。 监督学习的分类： 回归：通过读取现存数据中的关联性，并根据这些关联性来实现数据预测的一种算法。（针对连续性的值） 分类：以数据预测为目的对离散值进行预测。 二分分类与多元分类
预测建模主要关注的是在牺牲可解释性的情况下，尽可能最小化模型误差或做出最准确的预测。我们将借鉴、重用来自许多其它领域的算法（包括统计学）来实现这些目标。
本文介绍了 10 大常用机器学习算法，包括线性回归、Logistic 回归、线性判别分析、朴素贝叶斯、KNN、随机森林等。
翻译 | AI科技大本营（rgznai100） 参与 | 林椿眄 编辑 | 波波，Donna 在机器学习领域，“没有免费的午餐”是一个不变的定理。简而言之，没有一种算法是完美的，可以作为任何问题的最佳解决方案。认清这一点，对于解决监督学习问题（如预测建模问题）尤其重要。 我们不能总说神经网络就是比决策树好，反之亦然。影响算法性能的因素有很多，比如数据集的大小和结构。 因此，对于自己的问题，要尝试多种不同的算法，并使用测试数据集来评估各个算法的性能，以选出效果最优的那一个。 当然，前面所尝试的算法必须要适
我们将社交网络的成员分类问题考虑为一个或多个类别。 更正式地说，设G = (V, E)，其中V是网络的成员，E是其边，E ⊆ (V×V)。 给定部分标记的社交网络G[L] = (V, E, X, Y)，属性X ∈ R^{|V|×S}，其中S是每个属性向量的特征空间的大小，并且Y ∈ R^{|V|×|Y|}，Y是标签集。
今天我们介绍由蒙特利尔大学MILA - Quebec人工智能机构的Yu Song发表在arXiv上的工作，该工作提出了MatSci-NLP，用于评估自然语言处理（NLP）模型在材料科学文本上的性能的自然语言基准。该工作从公开可用的材料科学文本数据构建基准，以涵盖七个不同的NLP任务，包括传统的NLP任务（如命名实体识别和关系分类）以及特定于材料科学的NLP任务（如合成动作检索以及涉及创建材料的合成程序）。研究了在不同科学文本语料库上预训练的基于BERT的模型，以了解预训练策略对理解材料科学文本的影响。在低资源训练设置下的实验表明，在科学文本上预训练的语言模型优于在一般文本上训练的BERT。此外，该工作提出了一种统一的文本到模式的MatSci-NLP多任务学习方法，并将其性能与专门针对材料科学期刊进行预训练的模型MatBERT进行了比较。在对不同训练方法的分析中，发现提出的受问答启发的文本到图式方法始终优于单任务和多任务NLP微调方法。
2018年已经成为自然语言处理机器学习模型的转折点。我们对如何以最能捕捉潜在意义和关系的方式、最准确地表示单词和句子的理解正在迅速发展。
我们已经到达了本文最受期待的部分 - 构建模型！这就是我们大多数人首先进入数据科学领域的原因，不是吗？
随着谷歌，Facebook发布他们的工具机器学习工具Tensorflow 2和PyTorch ，微软的CNTK 2.7之后不再继续更新（https://docs.microsoft.com/zh-cn/cognitive-toolkit/releasenotes/cntk_2_7_release_notes），Build 2019 微软也发布了ML.NET 1.0 ,这是一个面向机器学习开发者的新框架。可以说2019年是机器学习社区普及化的一年，所有的这些发布清楚地表明了IT行业的发展方向。从数据集改进模型到新的模型更新，以及优化硬件。
2018 年已经成为自然语言处理机器学习模型的转折点。我们对如何以最能捕捉潜在意义和关系的方式、最准确地表示单词和句子的理解正在迅速发展。
来源：图灵人工智能、凹凸数据本文约3600字，建议阅读7分钟本文利用图解的方式介绍了10大常见的机器学习算法。 在机器学习领域，有种说法叫做“世上没有免费的午餐”，简而言之，它是指没有任何一种算法能在每个问题上都能有最好的效果，这个理论在监督学习方面体现得尤为重要。 举个例子来说，你不能说神经网络永远比决策树好，反之亦然。模型运行被许多因素左右，例如数据集的大小和结构。因此，你应该根据你的问题尝试许多不同的算法，同时使用数据测试集来评估性能并选出最优项。 当然，你尝试的算法必须和你的问题相切合，其中的门道便
我们本章介绍 CART(Classification And Regression Trees， 分类回归树) 的树构建算法。该算法既可以用于分类还可以用于回归。
在机器学习领域，有种说法叫做“世上没有免费的午餐”，简而言之，它是指没有任何一种算法能在每个问题上都能有最好的效果，这个理论在监督学习方面体现得尤为重要。
说起机器学习入门书，大概有成百上千种选择。这些书籍大多是由具备丰富研究经验的学者撰写的，涵盖各种主题。
导语：本文列出了数据科学家使用的十大机器学习算法，并且介绍了这十大算法的特点，供各位机器学习的新人们更好地理解和应用。
数据清理和特征工程是数据科学家和机器学习工程师们一天中最重要的部分之一，几乎我们每天都会和数据打交道，接触到这些数据工作。能够有效地清理数据获取干净核心的数据将保证后续工作有更好的结果。
Keras 是一个高级的 (high-level) 深度学习框架，作者是 François Chollet。Keras 可以以两种方法运行：
主题模型是自然语言处理领域的重要研究方向，具有各种各样的应用场景。然而，神经网络模型往往需要不同的数据集、实现方式和评估设置，这阻碍了主题模型的研究进展。
大数据文摘作品，转载要求见文末 编译 | 曹翔，沈爱群，寒小阳 介绍 集成建模是提高个人机器学习模型能力的有效方法。如果你想在任何机器学习竞赛排行榜排名靠前，或者你想改进你正在构建的模型，那么集成建模就是你接下来要走的路。 下面这张图片总结了集成模型的力量： 考虑到集成建模的重要性，我们决定给出40道题目测试我们社区关于集成建模的问题。测试包括整体建模的基础及其实际应用。 总共有1411名参与者注册了技能测试。如果你错过了测试，这里你将有有机会看看你能答对多少问题。 ↓↓↓继续往下读！ 问答 1、以下哪
该类技术是一种基于不可微分单元（即树/树集成）的方法，具备适合多核芯片架构加速等特点，并且能够比基于神经网络的感知器更好地处理离散数据或列表数据，利用如英特尔至强可扩展处理器这样的核心架构设备可以达到最大程度的优化。
人工神经网络是一个令人神往的研究领域，尽管当新手入门的时候它们可能会令人生畏。
【磐创AI导读】：本系列文章为大家总结了24个热门的python库，查看上篇。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。一文总结数据科学家常用的Python库（上）
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