分享主题：机器学习初体验 分享时间：2016年5月25日晚8：00-10：00 分享地点：赤兔“数据挖掘”小组，线上 分享嘉宾：黄逸洲，来自美国华盛顿大学信息管理专业的研究生，专攻数据科学。...今天的主题是机器学习。...首先,什么是机器学习? 从字面上来理解机器学习，就是让机器具有学习的能力，使机器能够完成一些更为智能的工作，而我们实现这种能力的方式就是构建算法模型，也就是一些机器学习算法。...机器学习的应用 然而机器学习的算法模型远非如此，机器学习在我们现实生活中方方面面都有用到。比如识别垃圾邮件，购物网站的推荐系统，自动驾驶汽车，或者人脸识别。...机器学习的理论基础 上次分享讲过数据科学的几个大的职位分类。机器学习则是偏向于数理理论的知识，对于学习者的数学统计能力要求较高。 机器学习是个十分交叉的门类。
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丰富的机器学习工具 当谈到训练计算机在没有明确编程的情况下采取行动时，存在大量来自机器学习领域的工具。学术界和行业专业人士使用这些工具在MRI扫描中构建从语音识别到癌症检测的多种应用。...机器学习工具总览 我已经将两个机器学习子领域Deep和Shallow Learning区分开来，这已成为过去几年中的一个重要分支。...浅层学习方法仍然广泛应用于自然语言处理，脑计算机接口和信息检索等领域。 机器学习包和库的详细比较 此表还包含有关使用GPU的特定工具支持的信息。...GPU接口已经成为机器学习工具的一个重要特性，因为它可以加速大规模矩阵运算。这对深度学习方法的重要性是显而易见的。...最后，附上一些关于学术界和工业界对这些工具的不同使用的补充说明。通过搜索机器学习出版物，演示文稿和分布式代码收集了哪些信息。
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。...如果不使用这些工具，你将会花费大部分时间来构建你自己的工具，而没将时间集中在获取结果上。 有目的地选择工具 你不希望为学习、使用机器学习工具而学习、使用机器学习工具。必须有目的地使用工具。...机器学习工具可以让你在机器学习项目中交付结果。当你试图决定是否要学习新工具或是新功能的时候，问自己这么一个问题： 这些工具如何帮助我在机器学习项目中交付结果？...那么如何区分好的机器学习工具与强大机器学习工具之间的区别呢？ 直观的界面：强大的机器学习工具在应用机器学习过程的子任务上提供直观的界面。在任务的界面中有良好的映射以及适应性。...参考文章： 25个Java机器学习工具&库 最好的Python机器学习库 本地机器学习工具 VS 远程机器学习工具 比较机器学习工具最后一个方法是这个工具是本地工具还是远程工具。
算法及工具 说明 编程语言：Python 机器环境：Windows 参考书籍：《Python机器学习实践指南》《机器学习实战》 为什么使用Python 1.Python具有清晰的语法结构,简单易上手。...人工智能、数据挖掘、机器学习、深度学习 人工智能（Artifical Intelligence, AI）是计算机科学的一个子领域，创造于 20 世纪 60 年代，它涉及到解决对人类而言简单却对计算机很难的任务...），即通过程序积累经验，但机器学习是另一门学科，并不从属于数据挖掘，二者相辅相成； 深度学习（Deep Learning）是机器学习的一个子集，就是用复杂、庞大的神经网络进行机器学习。...机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。...3.把复杂的概念通俗化，不要架空算法 下期 机器学习（一）：机器学习基础 机器学习系列： 家明将与大家一起学习机器学习，借助于网上的教程与书籍指导，家明总结，与大家一起进步，共同应对AI时代。
这对于作者这个电子DIY爱好者，是一个非常好的工具。接下来说说我的初体验。 首先给大家介绍一下LOTO示波器，这是一款直接连接PC端的示波器，摒弃了承重的台式示波器。拥有模拟台式示波器的PC端上位机。...作为嵌入式工程师，以前桌面必备： 逻辑分析仪： 台式示波器： 虚拟示波器（通过串口传输数据，弊端：无法通过检测电信号干扰，必须通过CPU处理数据传输） 现在我的桌上只要一台LOTO示波器，就可以替代这三个工具...看了datasheet有很多功能，还来不及玩，以上是作者的初步体验，后面如果还发现新大陆，我在分享给大家。
Python机器学习库非常多，而且大多数开源，主要有： 1. scikit-learn scikit-learn 是一个基于SciPy和Numpy的开源机器学习模块，包括分类、回归、聚类系列算法，主要算法有...Shogun Shogun是一个开源的大规模机器学习工具箱。...，它的目标是为机器学习任务提供灵活、易应、强大的机器学习算法。...PyML PyML是一个Python机器学习工具包， 为各分类和回归方法提供灵活的架构。它主要提供特征选择、模型选择、组合分类器、分类评估等功能。...Milk Milk是Python的一个机器学习工具箱，其重点是提供监督分类法与几种有效的分类分析：SVMs(基于libsvm)，K-NN，随机森林经济和决策树。它还可以进行特征选择。
在Kubernetes日渐成为各大基础架构环境都要支持的公用工具时，其应用也逐渐在各个领域发酵，而该工具能调度庞大规模容器集群的能力，也相当适合与机器学习、大数据等应用场景结合。...而近日，由Google自家推出的Kubernetes机器学习工具包Kubeflow终于发布了0.1版。...而新发布的0.1版，除了上述核心功能外，也开始扩大支持周边的开源机器学习生态系统工具。...另外一款工具则是开源机器学习部署平台Seldon Core，让机器学习模型可以部署于Kubernetes上运行。...而Seldon Core的目标，要让数据科学家可以用任何工具包、程序语言创建机器学习模型。
版权声明：署名，允许他人基于本文进行创作，且必须基于与原先许可协议相同的许可协议分发本文 （Creative Commons） 看标题是否很激动，对机器学习很感兴趣，但是搭建环境和运行...只要下载镜像的网速够快，几分钟之内即可体验机器学习。...极速搭建环境 执行下面这行命令，您就拥有了开始机器学习的开发环境：Annaconda3，并且jupyter notebook已经ready： docker run --rm -p 8888:8888 bolingcavalry...，学习完成后，我们将剩下10朵的特征给机器，让机器来分类，最后对比机器分类的结果和实际结果，看看误差有多大，代码中已经添加了详细的注释，就不再赘述了： from sklearn.datasets import...，而测试数据增加了，理论上推测准确率会下降，请您自行修改和验证这个推论； 至此，您已经搭建好了机器学习的开发环境，并且运行了最经典的入门Demo。
AI 科技评论按：实际上，号称「美版知乎」的 Quora 也已经大量引入了机器学习技术，而 Quora 的工程师们则喜欢把自己研究机器学习、产出技术方案的过程戏称为「炼丹」，如今他们也想对外分享他们的经验和成果...，开始做一系列「机器学习炼丹之旅」的技术博客。...而为了实现这些目标，我们重点倚靠机器学习技术。 首先让我们来看一个典型的案例：Quora 的 Home Feed 功能。...随着 Quora 网站上机器学习工程师数量日益增多，用来支持产品中各类应用程序的独一无二的特征工程框架的数量也在增多。...所有这些改进都可以将机器学习工程师的负担转移出去，从而使他们可以更专注于开发出色的机器学习模型。 结论 一旦 Alchemy 能够结合大量的应用程序，它的投资回报率是非常高的。
这减少了数据包丢失，使得TCP-RTO不会被触发，从而可以保持较低的延迟并有良好的观看体验。...这种方法使用集成的 LSTM 神经网络的机器学习，其中每个 LSTM 具有不同的大小，因此集成网络可以捕获不同大小流量的非线性特征。然后集成的 LSTM 输出通过连接层并由神经网络进一步处理。...相关工作 Chao [1]使用了一种基于Hoeffding Tree [2]的称为Stream Mining的机器学习方法。这使用标记的CAIDA数据集对连续数据流进行操作。...然而它采样的序列窗口的大小是固定的，这使得它只能学习具有特定序列长度的模式。...通过改变每个LSTM的序列长度和超参数（如学习率和隐藏层大小），模型可以通过学习超参数来在一系列窗口大小范围内进行建模，从而提高EF的检测精度。
之前见好多学长学姐做分享的时候，PPT上有很多比较好看的模型图，我在网上看到许多绘图工具。今天在网上找见了个我想要的绘图工具，这个画图模板需要科学上网才能进行访问。...NN-SVG 这个工具可以非常方便的画出各种类型的图。以平铺网络结构展示，用二维的方式，适合查看每一层featuremap的大小和通道数目。...有FCNN style、LeNet style、AlexNet style三种模型，下面是链接：http://alexlenail.me/NN-SVG/ 绘图工具还有很多，如：PlotNeutralNet...还有一个是我这次推荐的，这是下面是使用这个工具的一些模型图，看着确实挺高大上的。 爱斯达克国家圣诞节宫颈卡卡卡坎坎坷坷呃呃呃呃呃哦哦哦哦哦啊啊啊啊啊 公众号回复“绘图”可以获取下载地址。
如今，随着人工智能时代的到来，Python迅速成为了机器学习，深度学习的必备语言，流行的机器学习库，sklearn，完全是基于Python开发的API，深度学习库tensorflow也是对Python的支持最好...这样看来，作为开发者的我们除了要学习机器学习，深度学习的一些理论和算法的同时，还得去学各种语言，真的看起来很辛苦，有时候好不容易学会一门语言后，它已经又被新的语言迭代掉了。...这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效的多（该结构也可以用来表示矩阵（matrix））。...包括： 一个强大的N维数组对象Array； 比较成熟的（广播）函数库； 用于整合C/C++和Fortran代码的工具包； 实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。...linalg' import numpy.linalg as la '求逆矩阵' x2inv = la.inv(x2) 及其他... ---- 交流思想，注重分析，看重过程，包含但不限于：经典算法，机器学习
本列表总结了25个Java机器学习工具&库： 1. Weka集成了数据挖掘工作的机器学习算法。这些算法可以直接应用于一个数据集上或者你可以自己编写代码来调用。...它包括一系列的机器学习算法（分类、回归、聚类、异常检测、概念漂移检测和推荐系统）和评估工具。关联了WEKA项目，MOA也是用Java编写的，其扩展性更强。...此外，MEKA基于WEKA的机器学习工具包。 4....Mallet是一个基于Java的面向文本文件的机器学习工具包。Mallet支持分类算法，如最大熵、朴素贝叶斯和决策树分类。 7....Stanford Classifier是一个机器学习工具，它可以将数据项归置到一个类别。一个概率分类器，比如这个，它可以对一个数据项给出类分配的概率分布。该软件是最大熵分类器的一个Java实现。
机器学习中的模型合并（model combination）可以通过合并多个模型达到提升性能与稳定性的目的。...在绝大部分的机器学习/数据挖掘竞赛中（比如Kaggle），最终获胜的方案都是多个模型的合成体。...除此之外，模型合并也常被用于减少数据和模型中的随机性，提高模型的稳定性，详情可以参考：「大部分机器学习算法具有随机性，只需多次实验求平均值即可吗？」...为了方便大家对机器学习模型进行合并，我最近开发了一个新的Python工具库「combo」，起这个名字是因为combo代表“点套餐” ，与我们的目的不谋而合 :) combo有以下特点： 包括多种合并方法...Research (JMLR)上，以吸引更多的用户关注 :) 总结来看，combo或许会成为一款流行的机器学习模型合并工具库。
文章提到RPA是使用软件来完成重复的、结构化的、基于规则的任务，从而大规模地自动化业务流程，最终实现企业级智能自动化，它是基于办公室的等效生产线机器人，基础技术是机器学习和人工智能。...因此，还是先体验一下RPA工具吧。...---- RPA工具初体验 下载了目前市场占比最大的工具UiPath试用版，尝试使用它提供的录制回放功能录制了一个简单的步骤，的确可以工作，但发现对于复杂的、有条件跳转的还不能这么简单的实现。...、报送、执行命令、菜单点击、输出报表等动作，交由机器人来完成。...目前，国内外已经有不少成功应用案例，例如：四大会计师事务所的财税机器人、阿里云RPA等。 ?
What-If Tool 是一个交互式可视化工具用于研究机器学习模型（WIT）。他通过辅助检查、评估和对比学习模型来帮助我们理解分类或回归问题。...这个系统工具可以通过TensorBoard、Juypter拓展接口或Colab接入。 优点 这个工具的目的是提供一种简单、直观、强有力的可视化接口去与训练机器学习模型和数据交互。...毕竟，模型从提供的数据中学习，如果数据源是倾斜的，那么结果就是如此。机器学习已经在很多应用和领域得到了证明。...然而，机器学习模型的工业应用的关键障碍之一是确定用于训练模型的原始输入数据是否包含歧视性偏差。 结论 这只是一些假设工具功能的快速浏览。...WIT是一个非常方便的工具，它能够探测模型，掌握最重要的人的手中。简单地创建和训练模型不是机器学习的目的，但理解模型的原因和方式才是真正意义上的机器学习。
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