机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。今

所谓聚类，就是将对象，按照某种属性进行划分，使得同种类别之间有较高相似性，不同类别有较大区分。所以聚类算法，若要达到我们想要的目的，特征的选择及相似性的度量标准，将是十分重要，也是十分考究功底的。利用闵可夫斯基度量对高维数据进行聚类通常是无效的，因为样本之

朋友不在于多，知心就好；资料不在于多，精致就好。一份专业的大数据学习资料才是学习大数据的利刃。小编分享的这套大数据学习资料将从学习大纲、书籍、视频教程分别分享。预测是大数据挖掘的主要作用之一,借助R语言来做大数据预测，可以兼具效率与价值于一身。

机器学习导图系列教程旨在帮助引导开发者对机器学习知识网络有一个系统的概念，其中具体释义并未完善，需要开发者自己探索才能对具体知识有深入的掌握。本项目灵感来自Daniel Formoso的github开源项目。由于机器学习的知识网络很大，导致完整的导图过大，

7 月 22 - 23 日，由中国人工智能学会、阿里巴巴集团 & 蚂蚁金服主办，CSDN、中国科学院自动化研究所承办的第三届中国人工智能大会将在杭州国际会议中心盛大开幕。在大会第二天上午的 Keynote 中，美国微软雷德蒙研究院首席研究员

30万样本，40维特征，lightGBM在22秒内跑完，速度惊人，比xgboost快不少，精度与xgboost不相上下。但是易用性和特性相比xgboost还有待提高，cv，early stopping这两个我觉得非常重要的特性并没有找到。大多数机器学习工具

线性回归可以说是机器学习中最简单，最基础的机器学习算法，它是一种监督学习方法，可以被用来解决回归问题。它用一条直线来拟合训练数据，进而对未知数据进行预测。机器学习方法，无外乎三点：模型，代价函数，优化算法。虽然线性回归现在可能很少用于解决实际问题，但是因为

风险资本家认为独立设备例如自动驾驶车辆、无人机以及其他物联网设备，将推动更多边缘计算，从而替代云服务。如果资本家Peter Levine的观点正确的话，现今无处不在的云计算热潮或将不复存在。Levine在最近《华尔街日报》举办的CIO聚会中称：“如今绝大部