最近一段时间再看斯坦福大学几期学习的教学视频，有百度首席工程师、百度大脑以及百度研究院的负责人吴恩达教授讲述，内容深入浅出，推荐想踏入机器学习领域的童鞋观看。这儿为了加深对知识的认知，在这儿整理出来跟大家分享交流(中间活血有一些纰漏希望大家指出改正)。这个系列主要想能够用数学去描述机器学习，想要学好机器学习，首先得去理解其中的数学意义，不一定要到能够轻松自如的推导中间的公式，不过至少得认识这些式子吧，不然看一些相关的论文可就看不懂了，这个系列主要将会着重于去机器学习的数学描述这个部分，将会覆盖但不一定局限于
最最关键的是，全部免费，这些资源大多是自己购买或收藏大牛的分享，绝对值得收藏一波。有的资料，您可能现在还用不到，不过，谁能保证以后用不到呢？
当数字营销人员想到“人工智能”，他们会马上联想到“RankBrain”算法。 2015年，Google推出了RankBrain，一种能自动回复用户的机器学习系统。RankBrain利用人工智能来理解用
可解释性通常是指使用人类可以理解的方式，基于当前的业务，针对模型的结果进行总结分析；
生信分两个大方向，偏程序开发和偏实际应用，程序开发需要较强的数学和 IT 背景，事实上这是一门叫作计算生物学的专业的主题，习惯上也称为生物信息学。
梯度下降算法是一个很基本的算法，在机器学习和优化中有着非常重要的作用，本文首先介绍了梯度下降的基本概念，然后使用Python实现了一个基本的梯度下降算法。梯度下降有很多的变种，本文只介绍最基础的梯度下
回归与梯度下降 回归在数学上来说是给定一个点集，能够用一条曲线去拟合之，如果这个曲线是一条直线，那就被称为线性回归，如果曲线是一条二次曲线，就被称为二次回归，回归还有很多的变种，如locally weighted回归，logistic回归，等等，这个将在后面去讲。 用一个很简单的例子来说明回归，这个例子来自很多的地方，也在很多的open source的软件中看到，比如说weka。大概就是，做一个房屋价值的评估系统，一个房屋的价值来自很多地方，比如说面积、房间的数量（几室几厅）、地 段、朝向等等，这些影响房屋
最近由Resulticks进行的一项研究发现，人工智能是当今市场营销中最被过分夸大的术语。它在与大数据、全渠道、即时营销和个性化等流行词的激烈竞争中拨得头筹。 所以我们很容易对这个术语持怀疑态度。
如今巨头们已经不满足于提供单纯的云计算服务了，他们盯上了企业手里大量的客户数据，试图用AI技术学习这些数据，为企业提供更精确的服务。在云计算领先的微软和亚马逊，以及在AI里领先的谷歌，在这个新的交叉领域里开始竞跑。 医院和微软Azure ：监测病人在家的身体信息 有这么一家位于新罕布什尔州的达特茅斯-希区柯克医疗中心，他们的一些病人在家踩上浴室的体重秤的时候，微软的计算机会立马得知体重计上的数值。而且，微软还能得到这个医院病人在家的其他信息：血压值和病人的情绪状态，后者是微软的计算机通过分析护士和病人的
python对于电脑硬件基本没什么要求，下载python安装程序的时候，注意看下自己电脑属性是64位系统还是32位系统，再下载对应的python安装程序。
如今正值大学生秋招之际，一份 2018 届互联网校招高薪清单在网络上流传，引发众多毕业生及互联网从业者关注。 从拿到这些企业 offer 的同学反馈来看，这份清单显示的年薪水平还是比较准确的。另外，
安妮 编译自 Motherboard 量子位出品 | 公众号 QbitAI Uber真是风波不断。 Waymo对Uber的起诉事件还未完结，Uber又被爆出根据乘客以往线路差异性收费事件。这一次，Ub
距离Salesforce 推出其 AI 产品 Einstein ，早已过去了一年的时间了，在庆祝Einstein一周岁的生日时，Salesforce特意为其销售云企业用户开发了3项全新功能。 Salesforce 旗下的7个主要产品有：Service Cloud、Sales Cloud、Analytics Cloud、IoT Cloud 、Community Cloud、APP Cloud和Marketing Cloud，为为企业的客户服务、销售业务、市场营销等各个领域提供帮助。 Salesforce开
线性回归可能是机器学习中最简单、最基础的算法了。但一定不要因为它简单就轻视它的存在，因为它也是很多更高级机器学习算法的基础，比如多项式回归、岭回归、 LASSO 回归等。线性回归的核心归结为求解正规方程（由样本特征x所得预测值y'和实际值y差的平方和，对x求偏导并使其为0所得的方程组），也就是利用最小二乘法求解方程系数。当x为一个n维向量时，方程的物理意义也被扩展为求解一个n维超平面前的系数。在介绍线性回归之前，让我们先了解下衡量线性回归预测结果好坏的指标。
【新智元导读】 在北大 AI 公开课第9讲上，滴滴出行副总裁、滴滴出行研究院院长叶杰平老师，和北大人工智能创新中心主任、曾经的“百度七剑客”之一雷鸣老师一道，为同学们全面讲解了大数据和人工智能在滴滴出行场景中的应用，智能派单、最优匹配、供需预测等背后的核心技术，以及人工智能如何推动交通行业升级和未来的发展趋势与展望。叶杰平老师指出，深度学习在交通领域的应用探索才刚刚起步，前景广阔。 自开课以来受到学生热捧的北大 AI 公开课来到了第 9 讲，这次和北大人工智能创新中心主任、曾经的“百度七剑客”之一雷鸣老师共
最近，大洋彼岸出现了一个名叫“Vectordash”的机器学习共享算力平台，用开发者自己的话讲，相当于一个GPU的Airbnb。
这和模型训练的不同阶段有关。机器学习实际上需要用到至少两套数据集，分别为训练集和测试集，顾名思义，模型训练使用训练集，评估模型的好坏则使用测试集。
新手程序员在做设计时，因为缺乏经验，很容易写出欠设计的代码，但有一些经验的程序员，尤其是在刚学习过设计模式之后，很容易写出过度设计的代码，而这种代码比新手程序员的代码更可怕，过度设计的代码不仅写出来时的成本很高，后续维护的成本也高。因为相对于毫无设计的代码，过度设计的代码有比较高的理解成本。说这么多，到底什么是过度设计？
2015年，整个IT技术领域发生了许多深刻而又复杂的变化，InfoQ策划了“解读2015”年终技术盘点系列文章，希望能够给读者清晰地梳理出技术领域在这一年的发展变化，回顾过去，继续前行。 2015年，借助移动互联网技术、机器学习领域深度学习技术的发展，以及大数据语料的积累，自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）技术发生了突飞猛进的变化。越来越多的科技巨头开始看到了这块潜在的“大蛋糕”中蕴藏的价值，通过招兵买马、合作、并购的方式、拓展自己在自然语言处理研究领域的业务
机器之心报道 机器之心编辑部 Alphabet（谷歌）想要甩手波士顿动力（Boston Dynamics）的传言已经持续了很长时间，而接手者基本上已经被认为是丰田了，参见机器之心去年的报道《业界 |
AI，即人工智能，是当前技术大热门，一定有很多同学想学，但是又觉得高深莫测，不知从何下手，没关系，本文会让大家迅速入门。
从2022年11月开始，美国加利福尼亚州OpenAI推出的ChatGPT，可以说是出尽了风头，它首先从Internet，整理出了一个庞大的文本数据库，然后利用统计模型，学习和模仿数据库当中的语言。
今天我们就来看看，在日常生活中有哪些最常见的机器学习用例（有时我们甚至没有意识到这些例子涉及机器学习）。本文涵盖了以下常见的机器学习用例：
大数据文摘作品 编译：傅一洋、惊蛰、张南星、小鱼 别忘了，在曾经的淘金热中，赚大钱的不仅是淘金者，还有那些给淘金者卖矿泉水的人。 AI淘金热潮中，企业和国家都在砸大价钱希望抢占市场： 谷歌、亚马逊、微软和IBM在2016年砸下超过200亿美元来打这场硬仗。各个企业一边争先恐后地观察对手，确保能抢先意识到AI的生产力优势，一边把眼光瞄准初创公司。 中国在AI上投入了大量资金，而欧盟由于担心失去在中美的市场份额，也计划了将差不多220亿美元投资于AI。 但正如以往的淘金浪潮一样，最重要的是，谁能真的找到黄金。
经过了多波浪潮的人工智能这次能够有新的突破吗？还是，历史依然会重演呢？岁末年初，本文作者Thomas Nield从历史上的英国讲起，进而探讨了人工智能到底是什么，以及这一波人工智能浪潮又有哪些不同。
美国按需购物平台Choosy获540万美元种子融资
Writing Sessions是知识共享网站Quora推出的一个与专家交流互动的新板块，在这里你可以看到各个行业领域的专家、学者、名人等对引人注目的问题的独特 见解。最近推出的系列围绕如今最热门的技术之一——机器学习所展开，本次机器之心推送是百度首席科学家、Coursera主席、创始人之一、斯坦福大学教 师Andrew Ng在Quora上的回答，后续还会陆续更新并推出其他专家系列，敬请期待！ 问题一：AI对人类存在威胁吗？ 在当今，担心人工智能的罪恶超能力就如同担心火星移民计划导致的人口过剩一样，为时过
注：本文转载自公众号腾讯云。 你或许也有过这样的想法... 出门来不及的时候，要是有十双手一起收拾就好了 这么多人，为什么没有100条队 今天这工作量，需要1000个我一起才做得完 其实，你的电脑每一秒都在面对这样的难题。 为了把你眼前的图像显示出来，它需要给几百万个像素点，算出每秒几十帧的像素值。 一秒钟就是几亿次并行计算。 这还只是把画面显示出来。如果是渲染一段3D动画，计算量就更大了。 能同时完成这么多计算却依然不卡，靠的就是GPU（图形处理器）。 相对于CPU，它拥有大量的算术逻辑单元，
当需要做一些图像处理方面的学习和研究的时候，首要任务就是选择一套合适的图像处理类库，本文主要简单介绍下各家图像库的一些优缺点。OpenCV，Intel IPP，Halcon，MATLAB ，OpenGL，EmguCv，AForge.net，CxImage，FreeImage，paintlib，AGG，IPL，visDSK。不足之处，还请大家多多提建议，多谢！欢迎微信关注公众号“智能算法”，带您体验不一样的人生。 1. OpenCV 简介：OpenCV全称是:Open Source Computer
但是，当需要做一些图像处理方面的学习和研究的时候，首要任务就是选择一套合适的图像处理类库，这期我们主要简单介绍下各家图像库的一些优缺点。OpenCV，Intel IPP，Halcon，MATLAB ，OpenGL，EmguCv，AForge.net，CxImage，FreeImage，paintlib，AGG，IPL，visDSK。不足之处，还请大家多多提建议，多谢！
本文涉及的所有软件，我都已经打包之后，上传到了云盘。如需获取，请在公号：程序员晚枫的后台发送：编程工具包，24小时自动获取~
从历史上看，只有当高分辨率晶体结构或冷冻电镜结构可用于感兴趣的受体时，科学家才能利用基于结构的药物设计（SBDD）。随着AlphaFold2的发布，这种范式似乎正在发生变化。AlphaFold2是一种基于机器学习的算法，据称能够根据蛋白质的基因序列准确预测人类基因组中几乎所有蛋白质靶点的结构。虽然这一突破因有可能重塑药物发现的前景而受到赞誉，但预测结构的质量和实用性仍然存在疑问。
人工智能这几年发展的如火如荼，不仅在计算机视觉和自然语言处理领域发生了翻天覆地的变革，在其他领域也掀起了技术革新的浪潮。无论是在新业务上的尝试，还是对旧有业务对改造升级，AI这个奔涌了60多年的“后浪”，正潜移默化的影响着我们传统的技术架构观念。
Python爆红背后的原因是什么？为什么身边的小伙伴都开始学习Python?怎样零基础开始学习这门语言？学习难点在哪里？DT财经特邀纽约数据科学学院讲师张泽宇，为你们一一解答这些问题。 ▍火爆的Pyt
1.线性回归 回归，统计学术语，表示变量之间的某种数量依存关系，并由此引出回归方程，回归系数。 线性回归（Linear Regression），数理统计中回归分析，用来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。 线性回归模型： ε表示误差项，也叫随机干扰项，即真实值和预测值之间的差异。ε服从均值为0的正态分布，其中只有一个自变量的情况称为一元线性回归，多个自变量的情况叫多元线性回归。 对模型设定的假设： 回归模型是正确设定的，即模型选择了正确的变量，且选
工具是机器学习的重要组成部分，选择合适的工具与使用最好的算法同等重要。 在这篇文章中，你将会见识到各种机器学习工具。了解它们为什么重要，以及可供选择的工具类型。 为什么要使用工具 机器学习工具使得应用机器学习更快，更简单，更有趣。 更快：好工具可以自动化应用机器学习过程中的每一步。这意味着，从提出创意到得到结果的时间大大缩短。如果你从头开始自己实现每一个功能，这花的时间要比选择现有工具要长的多。 更简单：你可以花时间来选择合适的工具，而不是研究、实现技术来完成任务。如果你自己实现，你必须
机器学习领域的知识太多了，学习的工具包，命令、操作和公式都是数不胜数，让“新军”们理解记住太难了！所以，学生时代的一件利器派上用场了，那就是人见人爱的“小抄”，这可是个好东西。 比如说下面这些深度学习
比如说下面这些深度学习小抄，由GitHub用户kailashahirwar从各处搜集而来：
用户在淘宝上买东西是先将钱转入支付宝，然后卖方发货，用户收到货后确认收获，支付宝就可以将钱打给卖方，如果卖方没有货，卖方就可以终止交易，支付宝将将返还给用户。
原创声明：本文为 SIGAI 原创文章，仅供个人学习使用，未经允许，不得转载，不能用于商业目的。
70 年代的电脑，80 年代的互联网，21世纪初期的智能手机，而现在我们窥见到尚未到来的未来的碎片。我们正处于多个（而不是一个）新时代的入口，智能手机之争的和平红利，会带来新设备寒武纪式的大爆发，而人工智能技术会让这些设备变得更加智能和实用。每一代计算平台，都将带来完全不同业态的公司巨头，那么下一个 10 年将会怎样？ Chris Dixon身兼创业者（Hunch联合创始人、Founder Collective联合创始人）和投资人（多家科技企业，包括Skype、Foursquare、Kickstar
当涉及到训练计算机的行为而不需要明确的编程，存在大量的机器学习领域的工具。学术和工业界专业人士使用这些工具来构建从语音识别到MRI扫描中的癌症检测的许多应用。许多这些工具可以在网上免费获得。如果你有兴趣，我已经编译了这些（见本页底部）的排名，以及区分它们中一些重要功能的概述。具体来说，该工具所用的语言、每个工具的主页网站上的描述、对机器学习中特定范式的关注以及学术界和工业界的一些主要用途。
机器学习平台的最大的驱动力应该是面向数据科学家的基于 Python 的开源技术生态系统的蓬勃发展，比如 scikit-learn、XGBoost 和 Tensorflow/PyTorch 等等。也是因为有了这些算法库的存在，让大部分人都可以使用算法去完成自己的想法，而不需要知道艰深的数学知识，也不需要知道算法的具体实现。
机器学习从业者通常通过实验算法、数据和超参数来开发新的机器学习模型。随着实验和项目规模的不断扩大，特别是在大中型企业中，越来越多的模型需要进行有效管理，上图展示了在谷歌中人工智能相关的存储库正在呈指数级增长。机器学习从业者需要一种高效的方法来存储、检索和利用模型版本、超参数和性能指标等细节。
随着机器学习技术的迅速发展，Python已成为了机器学习领域最受欢迎的编程语言之一。Python以其简单易用、灵活性和丰富的生态系统等优势，在机器学习领域得到了广泛应用。
我们过去几年的调查表明，很多不同行业的机构对机器学习（ML）越来越感兴趣。有几个因素促成人们在产品和服务中运用机器学习。首先，机器学习社区已经在企业感兴趣的许多领域实现了研究的突破，并且大部分研究都通过预发表和专业会议演示进行了公布。我们也开始看到研究人员共享出在流行的开源框架中编写的示例代码，有些甚至共享出了预先训练好的模型。企业和机构现在还可以从更多的应用案例从中吸取灵感。非常有可能在你感兴趣的行业或领域里，你可以找到许多有趣的机器学习的应用并借鉴参考。最后，建模工具正在被改进和优化，同时自动化工具已经可以让新用户去解决那些曾经是需要专家才能解决的问题。
我将介绍5个“机器学习”的步骤，这五个步骤是非常规的。
AI科技评论按：在过去的一年当中，自动化机器学习已经成为一个众人感兴趣的话题。KDnuggets举办了一个关于该话题的博客大赛。结果喜人，有很多有意思的想法与项目被提出来了。一些自动化学习工具也引起了大家的兴趣，受到了大家的追捧。 本篇文章的作者 Matthew Mayo 将会对自动化学习进行简单的介绍，探讨下一下它的合理性、采用情况，介绍下它现在使用的工具，讨论下它预期的未来发展方向。本文由AI科技评论编译，未经许可不得转载。 什么是自动化机器学习呢？ 接下来我们要探讨的是自动化机器学习属于哪一类科学
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