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文科汪入门「机器学习」

iPython Notebook的目录界面——是在浏览器中打开的 GraphLab Creat和SFrame GraphLab Creat和SFrame都是Python下的应用于「机器学习」的库(框架) 教授,在2013年创建了一间叫Turi的公司,以继续GraphLab项目。 安装 环境安装,不在此赘述,可以参考官网:Install GraphLab Create(需要先注册,下载使用。 iPython Notebook的编程操作界面 启动GraphLab Create:import graphlab 这样,就可以使用GraphLab Creat中的所有工具了,包括SFrame和将要用到的算法 (示意图见上面「主要概念介绍」) 第一个让神经网络大显身手的领域:计算机视觉——分析图像和视频

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资源《机器学习基础:案例研究》by 华盛顿大学

本回继续分享下Coursera上华盛顿大学机器学习的专项课程,课程视频(中英字幕)、课件和代码都已经下载下来了,获取方式见于评论区哈。,还不会快学起来哈。 ? 言归正传。 演示的视频参见第一周课程里的:04_the-capstone-and-an-example-intelligent-application.avi ? 在第一门课程——也就是本次分享的资源:《机器学习基础:案例研究》——里会先简单了下分类、回归、聚类、检索、推荐系统、深度学习等等知识,并用Graphlab库(类似pandas和scikit-learn) 另外代码和其他资源见于文件夹:“08_Resources”,不过因为用到的是没那么常见的graphlab库,私心以为可以在学好pandas和scikit-learn后自行实现一遍。 ?

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    【工具】数据科学家必知必会的 7 款 Python 工具

    在线入门教程和视频教程能帮你走出第一步,但是最好的方式就是通过熟悉各种已经在生产环境中使用的工具而为成为一个真正的数据专家做好充分准备。 GraphLab Greate GraphLab Greate 是一个 Python 库,由 C++ 引擎支持,可以快速构建大型高性能数据产品。 这有一些关于 GraphLab Greate 的特点: 可以在您的计算机上以交互的速度分析以 T 为计量单位的数据量。 在单一平台上可以分析表格数据、曲线、文字、图像。 查看数据挖掘关联注明案例-啤酒喝尿布 7、回复“栋察”查看大数据栋察——大数据时代的历史机遇连载 8、回复“数据咖”查看数据咖——PPV课数据爱好者俱乐部省分会会长招募 9、回复“每日一课”查看【每日一课】手机在线视频集锦 每日一课,大数据(EXCEL、SAS、SPSS、Hadoop、CDA)视频课程。大数据资讯,每日分享!数据咖—PPV课数据爱好者俱乐部!

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    数据专家必知必会的7款Python工具

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    【Python环境】首席数据专家们推荐使用的 7 款 Python 工具

    在线入门教程和视频教程能帮你走出第一步,但是最好的方式就是通过熟悉各种已经在生产环境中使用的工具而为成为一个真正的数据专家做好充分准备。 GraphLab Create ? GraphLab Greate 是一个 Python 库,由 C++ 引擎支持,可以快速构建大型高性能数据产品。 这有一些关于 GraphLab Greate 的特点: 可以在您的计算机上以交互的速度分析以 T 为计量单位的数据量。 在单一平台上可以分析表格数据、曲线、文字、图像。

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    真正的数据科学家 必备七大技术

    在线入门教程和视频教程能帮你走出第一步,但是最好的方式就是通过熟悉各种已经在生产环境中使用的工具而为成为一个真正的数据分析师做好充分准备。 ?    GraphLab Greate   GraphLab Greate 是一个 Python 库,由 C++ 引擎支持,可以快速构建大型高性能数据产品。    这有一些关于 GraphLab Greate 的特点:   可以在您的计算机上以交互的速度分析以 T 为计量单位的数据量。   在单一平台上可以分析表格数据、曲线、文字、图像。

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    深度学习 vs 概率图模型 vs 逻辑学

    Carlos Guestrin现在是GraphLab公司(现改名为Dato)的CEO,这家公司生产大规模的产品用于图像的机器学习。Jonathan Huang现在是Google的高级研究员。 下面的视频尽管是GraphLab的概述,但它也完美地阐述了“图形化思维”,以及现代数据科学家如何得心应手地使用它。 概率图模型的计算方法介绍(视频和PPT下载) Dato CEO,Carlos Guestrin教授 如果你觉得深度学习能够解决所有机器学习问题,真得好好看看上面的视频。 深度学习没有理由不和GraphLab-style架构结合,未来几十年机器学习领域的重大突破也很有可能来自这两部分的结合。

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    【陆勤推荐】人工智能和机器学习领域中有趣的开源项目

    GraphLab   GraphLab是一种新的面向机器学习的并行框架。 GraphLab提供了一个完整的平台,让机构可以使用可扩展的机器学习系统建立大数据以分析产品,该公司客户包括Zillow、Adobe、Zynga、Pandora、Bosch、ExxonMobil等,它们从别的应用程序或者服务中抓取数据 (详情 )   项目主页: http://graphlab.org/ Vowpal Wabbit   Vowpal Wabbit (Fast Online Learning)最初是由雅虎研究院建设的一个机器学习平台

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    Graph Mining:审视世界的眼睛

    图 3.3 GraphLab和Spark的分布式性能比较[23] ? 图 3.4 GraphLab和GraphX的分布式性能比较[24] Joseph E. Gonzalez 等人创建了GraphLab公司,一大产品就是GraphLab机器学习框架,PowerGraph后来成为GraphLab一个主要的底层框架。 GraphLab一开始是一个开源项目,但它的同名母公司在接受了两轮投资之后,该项目由原来的开源项目变成了一个付费试用的项目。 GraphLab公司的网址也经历了两轮更换,第一次从graphlab.org也变成了dato.com,后来更名为turi.com。 在链接分析领域中,“Authority”页面,是指与某个领域或者某个话题相关的高质量网页,比如搜索引擎领域,Google和百度首页即该领域的高质量网页,比如视频领域,优酷和土豆首页即该领域的高质量网页。

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    资源《机器学习:回归》by 华盛顿大学

    另外资源已经放到公众号后台,快去领取课程视频资源吧,小冰等着你哦。 ? 二、资源 之前用Python库“coursera-dl”下载并分享下Coursera上华盛顿大学机器学习专项课程的第一门课《机器学习基础:案例研究》,含课程视频(中英字幕)、课件和代码。 言归正传,发现coursera-dl库真的很好用,接下来会继续下载和分享该项目的后续课程视频,以及coursera站上其他数据科学、机器学习等专项课程的资源。 文件情况,忘了说,本专项课程除了第一门有中英文字幕,其他貌似都是英文字幕,所以建议先看遍课件再听课吧,另外实现ML的库还是不太常见的Graphlab库,建议学完scikit-learn后自行实现一遍吧。 快去公众号免费领取课程视频资源吧,小冰等着你哦。后续还有更多课程资源会不断发布哦。关注一下,不要错过。

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    深度 | 图计算系统进展和展望

    2012年,卡内基梅隆大学教授Carlos Guestrin提出了分布式GraphLab框架[3],引起业界的广泛关注。 据Guestrin介绍,GraphLab在推荐系统中有很多应用,其他主要应用领域还包括互联网欺诈侦测和入侵探测等。 GraphLab项目剥离出一个独立运作的商业公司GraphLab Inc,由Carlos Guestrin负责。 所以,虽然GraphLab不需要用网络传输图的结构信息,但在计算过程中,GraphLab仍然需要大量的网络开销传输同步顶点的值。 从卡内基梅隆大学的GraphLab项目分派出一个发展很快的分支:GraphChi。

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    数据专家必知必会的 7款Python 工具

    在线入门教程和视频教程能帮你走出第一步,但是最好的方式就是通过熟悉各种已经在生产环境中使用的工具而为成为一个真正的数据专家做好充分准备。 GraphLab Greate GraphLab Greate 是一个 Python 库,由 C++ 引擎支持,可以快速构建大型高性能数据产品。 这有一些关于 GraphLab Greate 的特点: 可以在您的计算机上以交互的速度分析以 T 为计量单位的数据量。 在单一平台上可以分析表格数据、曲线、文字、图像。

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    Carlos Guestrin现在是GraphLab公司(现改名为Dato)的CEO,这家公司生产大规模的产品用于图像的机器学习。Jonathan Huang现在是Google的高级研究员。 下面的视频尽管是GraphLab的概述,但它也完美地阐述了“图形化思维”,以及现代数据科学家如何得心应手地使用它。 概率图模型的计算方法介绍(视频和PPT下载) Dato CEO,Carlos Guestrin教授 如果你觉得深度学习能够解决所有机器学习问题,真得好好看看上面的视频。 深度学习没有理由不和GraphLab-style架构结合,未来几十年机器学习领域的重大突破也很有可能来自这两部分的结合。

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    人工智能和机器学习领域中10个开源项目

    GraphLab GraphLab是一种新的面向机器学习的并行框架。 GraphLab提供了一个完整的平台,让机构可以使用可扩展的机器学习系统建立大数据以 分析产品,该公司客户包括Zillow、Adobe、Zynga、Pandora、Bosch、ExxonMobil等,它们从别的应用程序或者服务中抓 ( 详情 ) 项目主页: http://graphlab.org/ Vowpal Wabbit Vowpal Wabbit (Fast Online Learning)最初是由雅虎研究院建设的一个机器学习平台

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