如下图所示，Git不适用的根本原因是机器学习实验和软件开发的流程有很大不同。这也要求我们应该针对机器学习工作流程定制实验工具。...机器学习实验理想工具的特点 实验追踪 理想工具的基本要求是可以记录每个实验的结果，可以提供报告和仪表板进行不同实验之间的对比。...因此理想的工具应可以提供了一个平台，该平台维护每次模型运行的所有相关细节的日志，避免用户手动记录文档，并促进了机器学习项目的迭代。 与平台无关 工具应该与任何基础设施、工具或库无缝集成并协同工作。...代替Git的机器学习实验工具 虽然Git不是机器学习管道和解决方案的完美工具，但下面分享了一些工具可以满足需求。 Neptune Neptune是一个支持所有机器学习工作流的元数据存储的工具。...本文中我们从机器学习项目的角度讨论了Git的局限性。了解Git的不足之处以及理想的机器学习实验工具应该是什么样的，同时也推荐了一些机器学习实验工具替代Git。
吴恩达 Cousera 机器学习课程Andrew Ng 的机器学习课程（Machine Learning | Coursera）是很多人的启蒙课程，难度适中且完全免费。...另一个比较直接的观察是如果大家在知乎上搜索“机器学习如何入门？”...，大部分答案都提到了 Andrew 的这门入门课程，所以这是一门绝对的口碑课程，详细讨论可以参考：微调：为何国人迷恋吴恩达的机器学习课？。...周志华《机器学习》周志华老师的《机器学习》也被大家亲切的叫做“西瓜书”。虽然只有几百页，但内容涵盖比较广泛。然而和其他人的看法不同，我建议把西瓜书作为参考书而不是主力阅读书。...这本书更适合作为学校的教材或者中阶读者自学使用，入门时学习这本书籍难度稍微偏高了一些。
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 源 | ynaughty 每当提到机器学习，大家总是被其中的各种各样的算法和方法搞晕...确实，机器学习的各种套路确实不少，但是如果掌握了正确的路径和方法，其实还是有迹可循的，这里我推荐SAS的Li Hui的这篇博客，讲述了如何选择机器学习的各种方法。...其实机器学习的基本算法都很简单，下面我们就利用二维数据和交互图形来看看机器学习中的一些基本算法以及它们的原理。...总结 本文利用二维交互图帮助大家理解机器学习的基本算法，希望能增加大家对机器学习的各种方法有所了解。所有的代码可以在参考中找到。欢迎大家来和我交流。...Victorjs 2D向量库 推荐一些机器学习的路线图 https://ml-cheatsheet.readthedocs.io/en/latest/ 10大机器学习算法 https://www.gitbook.com
2018年大行其道的10种机器学习的工具和框架。 ?...相关链接：https://github.com/amzn/amazon-dsstne 3.Azure机器学习工作台 早在2014年，微软就发布了Azure机器学习工具，将机器学习和人工智能功能放到云端。...在今年9月召开的Ignite 2017大会上，微软宣布了下一代Azure端机器学习工具，通过Azure机器学习工作台，为众多企业组织带来机器学习功能。...Azure机器学习工具台是一个跨平台客户软件，它在Windows机器和苹果机器上都可以运行。它是为想要执行数据操纵和处理任务的数据科学家和机器学习开发人员量身打造的。...除此之外还有旨在为用户简化机器学习的各种开源库，还有一大堆的工具和框架需要密切关注。令人兴奋的是，它们都有能力成为下一个TensorFlow，带来下一场AI颠覆。
以极为通俗的语言讲述了数学在机器学习和自然语言处理等领域的应用。...《Machine Learning》（《机器学习》） 作者Tom Mitchell是CMU的大师，有机器学习和半监督学习的网络课程视频。...《机器学习及其应用》 周志华、杨强主编。来源于“机器学习及其应用研讨会”的文集。...这本书讲了很多机器学习前沿的具体的应用，需要有基础的才能看懂。如果想了解机器学习研究趋势的可以浏览一下这本书。关注领域内的学术会议是发现研究趋势的方法嘛。...极牛的书，可数学味道太重，不适合做机器学习的 《All Of Statistics》 机器学习这个方向，统计学也一样非常重要。
以下为译文： 你肯定已经了解流行的开源工具，如R、Python、Jupyter笔记本等。但是，除了这些流行的工具之外还有一个世界——一个隐藏在机器学习工具下的地方。...这些并不像他们的同行那样出色，但可以成为许多机器学习任务的救星。 ? 在本文中，我们将介绍21种用于机器学习的开源工具。我强烈建议你花一些时间浏览我提到的每个类别。...除了我们通常在课程和视频中学到的东西之外，还有很多需要学习的地方。 01 面向非程序员的开源机器学习工具 对于来自非编程和非技术背景的人来说，机器学习看起来很复杂。...没有编程经验的人能否在机器学习中取得成功？ 事实证明，你可以！这里有一些工具可以帮助你跨越鸿沟并进入著名的机器学习世界： 优步路德维希：路德维希允许我们训练和测试深度学习模型，而无需编写代码。...02 用于模型部署的开源机器学习工具 部署机器学习模型是最容易被忽视但重要的任务之一，它几乎肯定会在采访中出现，所以你可能也很熟悉这个话题。
1、推荐系统涉及的知识 电子商务业务知识、网站架构运营、机器学习算法、数学建模、大数据平台… 2、推荐系统涉及的常见算法 聚类、关联模式挖掘、大规模矩阵运算、文本挖掘、复杂网络和图论计算等… 3...、推荐系统分类 Ⅰ、基于应用领域分类 电子商务推荐系统、社交好友推荐系统、搜索引擎推荐系统、信息内容推荐系统...... Ⅱ、基于设计思想分类 基于协同过滤的推荐系统、基于内容的推荐系统、基于知识的推荐系统...、混合推荐系统...... Ⅲ、基于使用何种数据分类 基于用户行为的推荐系统、基于用户标签的推荐系统、基于社交网络数据的推荐系统、基于上下文信息的推荐系统...... 4、实现协同过滤的步骤 ①收集用户偏好数据...，基于邻域的推荐算法又分为基于物品推荐算法和基于用户推荐算法。 ...、根据用户标签进行推荐、基于隐语义的推荐算法等。
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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。
机器学习API隐藏了创建和部署机器学习模型的复杂性，让开发者能够专注于数据挖掘和用户体验。...IBM Watson是一个包含听、看、说以及理解等感知功能的扩展工具集，它提供的API超过了25个，涵盖了近50种技术，其中最主要的服务包括： 机器翻译——帮助翻译不同语言组合中的文本 消息共振——找出短语或单词在预定人群中的流行度...，该平台提供的功能有自然语言处理、推荐引擎、模式识别、计算机视觉以及预测建模等，为了迎合数据科学家的喜好，Microsoft Azure机器学习平台还增加了对Python的支持，用户能够直接将Python...SciPy、SciKit-Learn、NumPy以及Pandas等数据科学类库 支持PB级的数据训练，支持Spark和Hadoop大数据处理平台 Google预测API Google预测API是一个云端机器学习和模式匹配工具...，它能够从BigQuery和Google云存储上读取数据，能够处理销售机会分析、客户情感分析、客户流失分析、垃圾邮件检测、文档分类、购买率预测、推荐和智能路由等用户场景。
机器学习技术类书单推荐，共11本： 《机器学习》 《图解机器学习》 《机器学习实战》【有电子版】 《机器学习系统设计》【有电子版】 《Python机器学习基础教程》【有电子版】 《Python机器学习经典实例...通过各种实例，读者可从中学会机器学习的核心算法，并能将其运用于一些策略性任务中，如分类、预测、推荐。另外，还可用它们来实现一些更高级的功能，如汇总和简化等。 实战2：必应团队教你ML系统设计 ?...展示各类机器学习方法的优势与潜在问题 技术与理论并重，通过丰富的商业案例实现机器学习高级概念 在AWS等云平台上利用R亲手实践机器学习 机器学习是近年来的热门技术话题，R语言是处理其中大量数据的有力工具...此外还通过详细的例子和现实应用讲解了常见的机器学习模型，包括推荐系统、分类、回归、聚类和降维。...Mahout核心团队权威力作 大数据时代机器学习的实战经典 Mahout作为Apache的开源机器学习项目，把推荐系统、分类和聚类等领域的核心算法浓缩到了可扩展的现成的库中。
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。...今天的推荐来自AQR，是关于机器学习论文的推荐。从“实证资产定价”，到“金融领域如何有效的利用机器学习模型”，再到“如何更有效的进行策略测试”等。...在最广泛的层面上，我们发现与传统方法相比，机器学习在资产定价的应用有着更好的效果。 本文建立的机器学习模型在样本外收益的预测给出了更高的R平方。...资产管理中，机器学习面临着一系列独特的挑战，与机器学习擅长的其他领域明显不同。理解这些差异对于开发有效的方法和资产管理中机器学习的现实期望至关重要。...我们讨论了各种有益的用例和潜在的陷阱，并强调了经济理论和专业知识在金融领域应用机器学习的重要性。
来源：Medium 编译：weakish 编者按：Statsbot数据科学家Daniil Korbut简明扼要地介绍了用于推荐系统的主流机器学习算法：协同过滤、矩阵分解、聚类、深度学习。...当我们想向用户推荐东西时，最符合逻辑的做法是找到有相似兴趣的人，分析他们的行为，然后给我们的用户推荐相同的东西。 或者我们可以查看与用户之前所购类似的物品，并进行相应的推荐。...聚类 前面两个推荐算法非常简单，比较适合小型系统。到目前为止，我们将推荐问题看作一个监督学习任务。现在到了应用无监督方法来解决这个问题的时候了。...聚类也能提升复杂推荐系统的性能。 深度学习 十年来，神经网络有一个巨大的飞跃。今天，神经网络被应用到许多领域，正逐渐取代传统的机器学习方法。我想谈一下YouTube使用的深度学习方法。...评分最高的那些视频将被推荐给用户。 使用这一两步方法，我们可以基于一个非常巨大的视频语料库推荐视频，同时保证推荐的少量视频是个性化的。这一设计也允许我们混合从其他来源生成的候选视频。
《机器学习实战》，广受欢迎的《流畅的Python》，东京大学教授、机器学习专业专家杉山将执笔《图解机器学习》。...图解机器学习 东京大学教授、日本机器学习领军人物杉山将执笔。...Python机器学习经典实例 监督学习技术、预测建模、无监督学习算法等前沿话题的实例代码展示；来自Kaggle的经典数据集和机器学习案例；用流行的Python库scikit-learn解决机器学习问题...机器学习实战 本书通过“原理简述+问题实例+实际代码+运行效果”来介绍每一个算法，边学边用，非常适合于急需迈进机器学习领域的人员学习。...实际上，即使对于那些对机器学习有所了解的人来说，通过代码实现也能进一步加深对机器学习算法的理解。 《机器学习实战》的代码采用Python语言编写。
第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法：k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具。...通过各种实例，读者可从中学会机器学习的核心算法，并能将其运用于一些策略性任务中，如分类、预测、推荐。另外，还可用它们来实现一些更高级的功能，如汇总和简化等。...理解这些数据是一种挑战，这导致了统计学领域新工具的发展，并延伸到诸如数据挖掘、机器学习和生物信息学等新领域。...《机器学习及其应用》：全书共分14章，内容分别涉及因果推断、流形学习与降维、迁移学习、类别不平衡学习、演化聚类、多标记学习、排序学习、半监督学习等技术和协同过滤、社区推荐、机器翻译等应用，以及互联网应用对机器学习技术需求的探讨...《推荐系统实践》：过大量代码和图表全面系统地阐述了和推荐系统有关的理论基础，介绍了评价推荐系统优劣的各种标准(比如覆盖率、满意度)和方法(比如AB测试)，总结了当今互联网领域中各种和推荐有关的产品和服务
所有这一切，都是背后的推荐算法运作的结果。最经典的关联规则算法是大名鼎鼎的Apriori算法，源自一个超市购物篮的故事：啤酒总是和尿布一起被购买。有兴趣的可以去看看。...本章我们来学习一种最简单的推荐算法：推荐矩阵。虽然简单，但是却被广泛应用着。 1、推荐矩阵 为描述方便，以下我们以“购物推荐”作为背景进行介绍。假设你有个卖商品的网站，拥有每个用户购买每个物品的数据。...这种方式是以用户为中心的，推荐出来的商品b可能跟商品a风流马不相及，因此更适合于类似SNS和微博这样的平台，根据用户的已知兴趣集合来向其推荐其他具有相同兴趣的用户； 2：寻找与商品（a）最为相似的商品（...b)，认为A既然对a感兴趣，也有可能对b感兴趣； 这种情况是以商品为中心的，因此更适合购物推荐这样的场景。...要计算某个商品a最相似的商品，我们通过计算商品a所在的列与其他的每一列的皮尔森相关系数，找出最大的前N个推荐给用户即可。
一直为开发者提供优质学习资源的Mybridge最近又发布了一篇资源性文章：机器学习领域开源项目Top 10，AI科技大本营做了简要编译。...github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose ▌Rank 2 TensorComprehensions：由Facebook Research提出的，一种用于表达机器学习工作负载领域的特定语言...张量生成式(简称TC)是一个多功能的C++库，利用Halide、ISL、NVRTC和LLVM框架，它能够自动合成高性能的机器学习内核。...github.com/facebookresearch/TensorComprehensions ▌Rank 3 Shap：由Scott Lundberg开源，该项目使用期望值和Shapley值，可以解释任何机器学习模型的输出...github链接：https://github.com/slundberg/shap ▌Rank 4 NapkinML：由Erik Linder-Norén开源，该项目是浓缩版的NumPy库，能够实现机器学习中的各种模型
Machine Learning Course with Python by Machine Learning Mindset 简介 本项目的目的是提供一个全面而简单的使用Python的机器学习课程。...作为 人工智能 的工具，是最广泛采用的科学领域之一。...现在已经有大量的关于机器学习的文献。这个项目的目的是通过一个全面而简单的使用Python的机器学习教程来提供机器学习的最重要方面内容的了解学习。...在这个项目中，我们使用许多著名机器学习框架（如Scikit-learn）来构建我们的教程。 在这个项目中，你将学习到： 机器学习的定义是什么？ （机器学习）从什么时候开始，它的趋势是什么？...机器学习分类和子分类是什么？ 最常用的机器学习算法有哪些，以及如何实现它们？ 机器学习 主题 文档 机器学习简介 Overview 机器学习基础 ?
机器学习是一种利用统计和其他数学理论给予计算机学习能力的方法。机器学习和统计其实都有相同的目标：从数据中学习知识。但是具体的手段和理念有所不同。...01 机器学习预测结果推广性理论 对于机器学习问题而言，我们最关心的是算法的预测效果。...对此，机器学习有其理论框架，因此能够从根本上保证了机器学习的推广性。有两种常用的理论框架，如表1所示。...02 机器学习问题的分类 机器学习算法是一个大的家族，狭义上是统计学的一个分支，广义上是人工智能研究的基础。按照不同的标准，机器学习算法可以有不同的分类方式。...原理篇中，我们重点讨论机器学习模型建模的全部流程，各类常用的机器学习算法原理，深度学习和强化学习原理，机器学习涉及的优化论原理，以及机器学习和自然语言处理技术。
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