你又高高兴兴地去买橙子。可你熟悉的那种橙子卖完了，现在卖的是另一个品种，产自不同的地方，你之前总结的经验可能行不通了。...你不知道之前的经验能不能迁移过去（迁移学习），于是你重新尝试，把各种橙子买回家尝，几次之后你发现这个品种中小的、浅黄色的橙子是最甜的！ 过了几天，表妹来你家玩，她想吃橙子，于是你们一起去买。...2 机器学习 机器学习算法是普通算法的进化，更加聪明和自动。现在，我们分析如何把选橙子的问题定义成标准的机器学习问题。 随机选择一个市场上的橙子，作为我们要研究的目标（Training Data）。...下次你去买水果，采集了一个橙子的各个指标特征，扔进你的模型，模型就会告诉你这个橙子的各种属性。 甚至你选择橙子的模型稍微变化下就可以选择香蕉了，这就叫迁移学习。...甚至你的模型会随着新的样本、新橙子的种类，变得越来越好，越来越全面，增量学习。 …… 这就是机器学习，大家有点感觉了吗？
1、显而易见的是，机器学习的算法开发者已经不可避免的选择了开源道路。当然这也有例外。...关于高效的机器学习的下一个巨大变革，会来自于专门给机器学习设计的芯片。Graphcore 把它们叫做智能芯片组。...这些任务非常适合机器学习来完成，因为情感体验是主观和可变的。 进入专业领域 我会留下一个悬念，机器学习是会让我们变成多余的人，还是能够协助人类在完成很多专业的任务（这能给用户带来更多价值）？...在其他方面，Enlitic 和 Zebra Medical 使用深度学习技术做精准的诊断和决策支持工具，而 Your.MD 已经和英国国民健康服务机构合作，通过手机应用提供个性化的医疗协助。...在新的数据集上开发和应用的速度是如此之快，让机器学习变成了让人兴奋的领域。
摘要： 机器学习初学者可以通过本文了解如何快速找到合适的机器学习算法 本文主要适用于初学者到中级数据科学家或分析师，他们有兴趣识别和应用机器学习算法来解决他们感兴趣的问题。...机器学习算法速查表 ? 机器学习算法速查表帮助你从各种机器学习算法中选择，以找到适合你的具体问题的算法。 本文将引导你完成如何使用速查表的过程。...机器学习算法的类型 本节提供最受欢迎的机器学习类型的概述。 如果你熟悉这些类型，并希望继续讨论特定的算法，则可以跳过本节并转到下面的“何时使用特定算法”。 监督学习 监督学习算法基于一组示例进行预测。...半监督学习 监督学习的挑战是标注数据可能是昂贵和耗时的。 如果标签有限，你可以使用未标记的示例来增强监督学习。 因为在这种情况下机器没有被完全监督，所以我们说机器是半监督的。...此外，SVD也被广泛用作自然语言处理（NLP）中称为潜在语义分析的主题建模工具。 NLP中的相关技术是潜在的Dirichlet分配（LDA）。
对于那些一直想进行深度学习研究的同学来说，如何选择合适的配置一直是个比较纠结的问题，既要考虑到使用的场景，又要考虑到价格等各方面因素。...(如果你仍然使用 Spot 实例的话可以试试他们的提供的工具) 在使用亚马逊 EC2 实例大约6个月后，我意识到，长远来看，还是买一个属于自己的机器会更加便宜。...买机器之后，我可以更好地控制实验，并且可能会取得比在云端更好的效果。在互联网上进行详尽的调查之后，我下定决心买属于自己的机器，然后我开始研究如何为本地深度学习来选择组件。 如何选择深度学习的组件？...SSD ——存储使用中的数据，价格昂贵，推荐最小买 128GB 的 HDD ——存储各种用户数据，价格相对来说会便宜一点，推荐最小买 2TB，7200RPM 的 GPU GPU 是配置用于深度学习的机器的核心...根据你接下来选择的领域(初创公司，Kaggle，研究，深度学习应用)，卖掉之前的 GTX 1060，然后购买更合适的。
本文是吴恩达《机器学习》视频笔记第61篇，对应第6周第3个视频。
随着机器学习越来越流行，也出现了越来越多能很好地处理任务的算法。但是，你不可能预先知道哪个算法对你的问题是最优的。如果你有足够的时间，你可以尝试所有的算法来找出最优的算法。...步骤 0：了解基本知识 在我们深入学习之前，我们先重温基础知识。具体来说，我们应该知道机器学习里面三个主要类别：监督学习，无监督学习和强化学习。 ?...在强化学习（reinforcement learning）中，算法会针对每个数据点来做出决策（下一步该做什么）。这种技术在机器人学中很常用。...传感器一次从外界读取一个数据点，算法必须决定机器人下一步该做什么。强化学习也适合用于物联网应用。在这里，学习算法将收到奖励信号，表明所做决定的好坏，为了获得最高的奖励，算法必须修改相应的策略。...从上面的列表中选择合适的算法是相对简单直接的，然而特征工程却更像是一门艺术。 主要问题在于我们试图分类的数据在特征空间的描述极少。
\[ 1 1 0 3\\ 1 0 3 3\\ 0 1 3 3\\ 0 0 0 0\\ \] \[ \Downarrow \] \[ 0 0 0 1\\ 0 ...
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。
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，你必须对每一个过程都十分精通。...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？...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。
AI科技评论按：对于那些一直想进行深度学习研究的同学来说，如何选择合适的配置一直是个比较纠结的问题，既要考虑到使用的场景，又要考虑到价格等各方面因素。...(如果你仍然使用 Spot 实例的话可以试试他们的提供的工具) 在使用亚马逊 EC2 实例大约6个月后，我意识到，长远来看，还是买一个属于自己的机器会更加便宜。...买机器之后，我可以更好地控制实验，并且可能会取得比在云端更好的效果。 在互联网上进行详尽的调查之后，我下定决心买属于自己的机器，然后我开始研究如何为本地深度学习来选择组件。 如何选择深度学习的组件？...SSD ——存储使用中的数据，价格昂贵，推荐最小买 128GB 的 HDD ——存储各种用户数据，价格相对来说会便宜一点，推荐最小买 2TB，7200RPM 的 GPU GPU 是配置用于深度学习的机器的核心...根据你接下来选择的领域(初创公司，Kaggle，研究，深度学习应用)，卖掉之前的 GTX 1060，然后购买更合适的。
这些算法可用于一般的机器学习：回归分析、分类、聚类和异常检测，且每一个都可以解决不同类型的机器学习问题。...现在的问题是，是否有什么工具之类的东西可帮助找出如何选择一个合适的机器学习算法，并根据具体的方案？ ? 点击这里查看大图。...Sheet 旨在帮助你筛选可用的机器学习算法，并选择合适的一个来用于预测分析解决方案。...（Azure 机器学习是免费的，也不需要什么许可，点击这里试用。）...学习算法的类别 Azure Machine Learning Studio 提供了以下各种类型的机器学习算法，它们按典型的机器学习方案来分组。
机器学习工具库开发的“哲学” 首先你有这个困惑是因为你直接调用了工具库，比如Python的sklearn和xgboost等，所以你认为算法A可以自动处理缺失值而B不可以。...放在机器学习工具包的场景下，如果发现数据有缺失，或者格式不对（比如不是数字型变量），应该报错而不是替用户处理。这也是为什么sklearn会报错，而不是替你处理。...恰好最近在开发一个机器学习开源工具包，相关的问题也想了很多。是否替使用者做了本该他自己做的事情，这需要在易用性和准确性中间找平衡。...我开发的机器学习开源工具包地址： https://zhuanlan.zhihu.com/p/29868365 2. 决策树模型怎么处理异常值？...不少答案中我都提到过“支持大家调包”，也就是调用现成的机器学习工具包。但“调包”最大的风险就是不知道自己用的到底是什么，常常一知半解。
作者 | 何从庆 本文经授权转载自 AI算法之心（id：AIHeartForYou） 在目前的机器学习领域中，最常见的三种任务就是：回归分析、分类分析、聚类分析。...回归分析在机器学习领域应用非常广泛，例如，商品的销量预测问题，交通流量预测问题。那么，如何为这些回归问题选择最合适的机器学习算法呢？...这篇文章将从以下一个方面介绍： 常用的回归算法 回归竞赛问题以及解决方案 正在进行中的回归竞赛问题 常用的回归算法 这里介绍一些回归问题中常用的机器学习方法，sklearn作为机器学习中一个强大的算法包...，这里整理一些回归竞赛问题，帮助入门机器学习的小伙伴们更加深入的掌握机器学习中的回归问题。...入门级比赛： Kaggle——房价预测 这个比赛作为最基础的回归问题之一，很适合入门机器学习的小伙伴们。
在目前的机器学习领域中，最常见的三种任务就是：回归分析、分类分析、聚类分析。在之前的文章中，我曾写过一篇《sklearn 与分类算法》。那么什么是回归呢？...回归分析在机器学习领域应用非常广泛，例如，商品的销量预测问题，交通流量预测问题。那么，如何为这些回归问题选择最合适的机器学习算法呢？...01 常用回归算法 这里介绍一些回归问题中常用的机器学习方法，sklearn 作为机器学习中一个强大的算法包，内置了许多经典的回归算法，下面将一一介绍各个算法： 1....02 回归竞赛问题以及解决方案 为了方便小伙伴们练习机器学习中的相关项目，这里整理一些回归竞赛问题，帮助入门机器学习的小伙伴们更加深入的掌握机器学习中的回归问题。 入门级比赛： 1....Kaggle——房价预测 这个比赛作为最基础的回归问题之一，很适合入门机器学习的小伙伴们。
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。
文主要的目标读者是机器学习爱好者或数据科学的初学者，以及对学习和应用机器学习算法解决实际问题抱有浓厚兴趣的读者。 面对大量的机器学习算法，初学者通常会问自己一个典型的问题：「我该使用哪一种算法？」...机器学习算法速查表 ? 机器学习算法速查表可帮助你从大量算法之中筛选出解决你的特定问题的算法，同时本文也将介绍如何使用该速查表。...机器学习算法的分类 这一章节将对最流行的机器学习分类做一个概览，如果你对这些分类很熟悉，可直接跳至下文「什么时候使用具体算法」这一节。 监督学习 监督学习算法基于一组样本对作出预测。...不过，即便到了这一步，达到最高精度的标准算法也可能不是最合适的算法，这是因为一个算法通常需要用户细致的调参以及大范围的训练才能获得其最佳性能。...此外，SVD 也被广泛用作主题建模工具，在自然语言处理领域被称为潜在语义分析。 自然语言处理领域的一个相关技术是隐狄利克雷分布（LDA）。
【导读】机器学习算法往往各自具有优缺点，没有哪一种算法可以适合所有的问题。因此，理解常用机器学习算法的原理和优缺点能帮助我们针对不同的问题“对症下药”，找到特定问题的最好算法。...本文分别介绍：线性回归和多项式回归、神经网络、决策树和决策森林，并分别列出了其各自优缺点，相信有助于指导我们在特定工作中选择合适的算法。 ?...Selecting the best Machine Learning algorithm for your regression problem 为你的回归问题选择最佳的机器学习算法 当处理机器学习（...在机器学习中，有一种叫做“没有免费的午餐”的定理，即没有任何一种ML算法在处理所有问题的时候都适合。不同ML算法的性能很大程度上取决于数据的大小和结构。...每种ML算法都有优点和缺点, 了解它们 可以指导我们去选择最合适我们问题的算法。下面我们将看看几个典型的解决回归问题的ML算法，并根据它们的优缺点为它们设置一些使用准则。
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。
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