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。
之前担任数据工程师时，由于不熟悉机器学习的流程，团队分工又很细，沟通不畅，机器学习工程师也没有和我谈论数据质量的问题，对于异常值，我采用的做法只是简单地过滤掉，或者将其置为0，而没有考虑到一些异常值可能会影响模型的准确度。因此作为一名数据工程师，了解机器学习的完整流程，还是很有必要的。
---- 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
监督式聚类和异常检测是在监督学习框架下进行的一种特殊形式的数据分析技术。在Python中，LightGBM提供了一些功能来执行监督式聚类和异常检测任务。本教程将详细介绍如何使用LightGBM进行监督式聚类和异常检测，并提供相应的代码示例。
【导读】基于深度学习的机器翻译往往需要数量非常庞大的平行语料，这一前提使得当前最先进的技术无法被有效地用于那些平行语料比较匮乏的语言之间。为了解决这一问题，Facebook提出了一种不需要任何平行语料的机器翻译模型。该模型的基本思想是, 通过将来自不同语言的句子映射到同一个隐空间下来进行句子翻译。近日，Facebook开源了这一翻译模型MUSE: Multilingual Unsupervised and Supervised Embeddings，并提供预训练好的30种语言的词向量和110个大规模双语词典
只用了不到4小时。 AlphaZero在去年底通过自我对弈，就完爆上一代围棋冠军程序AlphaGo，且没有采用任何的人类经验作训练数据（至少DeepMind坚持这么认为，嗯）。 昨天，GitHub有位大神@Zeta36用Keras造出来了国际象棋版本的AlphaZero，具体操作指南如下。 项目介绍 该项目用到的资源主要有： 去年10月19号DeepMind发表的论文《不靠人类经验知识，也能学会围棋游戏》 基于DeepMind的想法，GitHub用户@mokemokechicken所做的Reversi开发，
[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。
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。
看见更大的世界，遇见更好的自己 See a better world to meet better for ourselves.
Nochi 是一个极简的 AlphaGo 引擎，它用 Keras 神经模型代替 Monte Carlo 模拟。Nochi 不会像 Michi 那样受人瞩目，但是它仍有一定的作用。 这不是一个像 AlphaGo 那样真正的「零知识」（zero-knowledge）系统，作者稍微做了一些调整。 Nochi 已经被证实能够在两周内接近 GNUGo 的水平（8500 场比赛，6 线程加一款 Tesla M60 GPU）。 用法： 首先，在脚本的开始处设定 N 的值来确定棋盘的大小，N 默认为 19. 开始训练：
Python作为一种通用、易学易用的编程语言，在数据科学领域得到了广泛的应用。随着机器学习的兴起，Python成为了数据分析和建模的首选工具之一。本文将详细介绍Python数据分析中的机器学习基础知识，并讨论其在实际项目中的应用。无论您是初学者还是有一定经验的数据科学家，掌握这些技能都是进行数据分析的必备。
作者：Vihar Kurama 机器之心编译 参与：Geek AI、路 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。 无
想使用之前写的代码库但忧虑编程语言过时，想重写又嫌麻烦，怎么办？源到源编译器似乎是不错的选择。
人工智能研究的负责人Yan Lecun说，非监督式的学习——教机器自己学习，而不用被明确告知他们做的每一件事是对还是错——是实现“真”AI的关键。
计划程序代理监督程序模式（以下简称计划代理监督模式）是一种软件设计模式，它在系统中引入了代理和监督程序，以优化计划和任务的执行。本文将深入研究计划代理监督模式的基本概念、关键组成部分、实现方式（包含样例代码）、应用场景、挑战以及最佳实践。
机器学习作为人工智能领域的一个重要主题，已经被大家关注相当一段时间了。机器学习提供了有吸引力的机会，进入这一领域工作并不像想像中那么困难。即使你在数学或编程方面没有任何基础，这也不是什么问题。取得成功的最重要的因素是由足够的兴趣和动力去学习。
从旧式编程语言（例如COBOL）到现代语言（例如Java或C ++）的代码库迁移是一项艰巨的任务，需要源语言和目标语言方面的专业知识。
如果你是一名Python程序员，或者你正在寻找一个强大的库，可以将机器学习运用到实际系统中，那么你要认真考虑一下scikit-learn。
如果你是一名Python程序员，并且你正在寻找一个强大的库将机器学习引入你的项目，那么你可以考虑使用Scikit-Learn库。
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。
Sklearn主要用Python编写，建立在 Numpy、Scipy、Pandas和Matplotlib 的基础上，也用 Cython编写了一些核心算法来提高性能。
原文：https://medium.com/machine-learning-101/chapter-0-what-is-machine-learning-ad136361c618
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？
如果你是一个Python程序员，或者你正在寻找一个牛逼的库，使你可以应用机器学习到生产系统上，那么你会要认真考虑的库就是scikit-learn。在这篇文章中，你会得到一个scikit-learn库的概述和有用的参考。
将早期的编程语言（例如COBOL）的代码库迁移到现在的编程语言（例如Java或C++）是一项艰巨的任务，它需要源语言和目标语言方面的专业知识。COBOL如今仍在全球大型的系统中广泛使用，因此公司，政府和其他组织通常必须选择是手动翻译其代码库还是尽力维护使用这个可追溯到1950年代的程序代码。
机器学习算法是一类可以从数据中学习并做出预测或决策的算法。它们广泛应用于各个领域，如图像识别、自然语言处理、推荐系统等。
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是当今科技领域的热门话题之一，而Python作为一种简单易学、功能强大的编程语言，在人工智能领域也扮演着重要的角色。本文将带领读者从零开始学习Python人工智能，主要围绕神经网络和机器学习展开，旨在让读者了解基本概念、原理以及如何用Python实现。
机器学习三大主要分支：监督学习、无监督学习和半监督学习。对于监督学习，根据目标数据类型的不同分为二大核心任务：分类和回归。其中分类指目标数据为离散型变量，回归指目标数据为连续型变量。对于回归分析方法，本文主要介绍在实际应用最广泛的线性回归分析。下面有范君带你了解它的来龙去脉，后续会分享对应的实践样例(关于Python和R)。
在人工智能大潮的推动下，机器学习作为一项核心技术，其重要性无需过多强调。然而，如何快速高效地开展机器学习实验与开发，则是许多科研工作者和工程师们面临的挑战。Python作为一种简洁易读、拥有丰富科学计算库的编程语言，已广泛应用于机器学习领域。而在Python的众多机器学习库中，Scikit-learn以其全面的功能、优良的性能和易用性，赢得了众多用户的喜爱。在本篇文章中，我们将深入探讨Scikit-learn的使用方法和内部机制，帮助读者更好地利用这一工具进行机器学习实验。
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
链接起散落的文章，给《玉树芝兰》数据科学系列教程做个导读，帮你更为高效入门数据科学。
在深度学习中，自监督学习和对抗性训练是两种强大的技术。自监督学习通过设计预任务来生成伪标签，减少对标注数据的依赖；对抗性训练通过生成对抗样本，提高模型的鲁棒性。本文将详细讲解如何使用Python实现自监督学习与对抗性训练，包括概念介绍、代码实现和示例应用。
本意是指一种让计算机不经过明显编程的情况下，对数据进行学习，并且做出预测的方法，数据计算机科学领域的一个子集。
说明：本文是我数据科学系列教程的导读。因为微信公众号文章一经发布，便不能大篇幅编辑内容，后续发布的新教程无法加入进来。所以我只得选择不定期更新发布本文的最新版，以便你能更方便地找到自己需要的知识组块。
本文介绍了关于神经网络模型压缩、加速和优化的一些研究进展。作者从模型压缩、加速和优化三个方面进行介绍，并分别列举了每项研究中涉及的技术、方法和案例。通过对比分析，指出各种方法的优缺点和适用场景。此外，作者还对未来的研究趋势进行了展望，认为将模型压缩与加速技术结合是未来研究热点。
机器学习是一种人工智能（AI）的分支，它探索如何让计算机系统通过数据学习，从而改善其性能。简单来说，机器学习算法使计算机能够根据过去的经验（数据）自动进行学习，以便在未来做出准确的预测或决策。
目录： 1 AlphaZero-Gomoku 2 OpenPose 3 Face Recognition 4 Magenta 5 YOLOv2 6 MUSE 7 Arnold 8 FoolNLTK 9 Gym 10 style2paints v2.0 1 AlphaZero-Gomoku 用Alpha元下五子棋 项目链接：https://github.com/junxiaosong/AlphaZero_Gomoku 这个项目使用Alpha元算法，通过自训练实现玩五子棋。由于五子棋相比围棋或国际象棋简单得多，
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 目录： AlphaZero-Gomoku OpenPose Face Rec
https://machine-learning-course.readthedocs.io/en/latest/
引言 可能你对这个名字叫“机器学习”的家伙不是特别的了解，但是相信用过iPhone的同学都知道iPhone的语音助手Siri，它能帮你打电话，查看天气等等；相信大家尤其是美女童鞋都用过美颜相机，它能自动化的给我们拍出更漂亮的照片；逛京东淘宝的时候，细心的童鞋应该也会发现它们会有一个栏目“猜你喜欢”；最近异军突起的新闻客户端软件今日头条，它们就是会根据分析你的日常喜好给每个人推荐不同的新闻……没错，这些功能背后的核心就是今天要介绍的主题：机器学习。 什么是机器学习 对于这个问题的解释，说实话我很有压力
来源：PaperWeekly 本文共900字，建议阅读6分钟。 本文为你罗列近期Github上十大有趣的机器学习开源项目。 -01- Face Recognition #世界上最简单的人脸识别库
参考链接： 使用Scikit-Learn在Python中进行embedding/投票分类
机器学习算法的分类是棘手的，有几种合理的分类，他们可以分为生成/识别，参数/非参数，监督/无监督等。 例如，Scikit-Learn的文档页面通过学习机制对算法进行分组。这产生类别如：1，广义线性模型，2，支持向量机，3，最近邻居法，4，决策树，5，神经网络，等等… 但是，从我们的经验来看，这并不总是算法分组最为实用的方法。那是因为对于应用机器学习，你通常不会想，“今天我要训练一个支持向量机！”相反，你心里通常有一个最终目标，如利用它来预测结果或分类观察。 所以在机器学习中，有一种叫做“没有免费的午餐”的定
机器学习算法的分类是棘手的，有几种合理的分类，他们可以分为生成/识别，参数/非参数，监督/无监督等。 例如，Scikit-Learn的文档页面通过学习机制对算法进行分组。这产生类别如：1，广义线性模型
【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：
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。
-免费加入AI技术专家社群>> 机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是，很多算法是一类算法，而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里，我们从两个方面来给大家介绍，第一个方面是学习的方式，第二个方面是算法的分类。 一、4大主要学习方式1.监督式学习 📷 在监督式学习下，输入数据被称为“训练数据”，每组训练数据有一个明确的标识或结果，如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”“非垃圾邮件”，对手写数字识别中的“1“，”2“，”3“，”4“等。在建立预测模型的时候，监督式学习建立一个学习过程，将预测结果与“训练数据”的
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