Python 是一个很棒的语言。它是世界上发展最快的编程语言之一。它一次又一次地证明了在开发人员职位中和跨行业的数据科学职位中的实用性。整个 Python 及其库的生态系统使它成为全世界用户的合适选择。它的成功和流行的原因之一是它强大的第三方库的集合，这些

机器学习是一个新兴领域，其中用来建模数据的机器学习模型是一个自动化的过程，AutoML的功能使建模更为轻松。如果对AutoML感兴趣，笔者向你推荐以下4个必学的Python库。auto-sklearn是一个自动机器学习工具包，无缝集成业内许多人都熟悉的标准

利用马萨诸塞州波士顿郊区的房屋信息数据训练和测试一个模型，并对模型的性能和预测能力进行测试;PTRATIO: 镇上学生与教师数量比例;

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选自LinkedIn，作者：Helena Deus，机器之心编译，参与：李诗萌、路。本文是爱思唯尔技术研究负责人 Helena Deus 参加 2018 年国际语义网会议的见闻，总结了会议亮点，介绍了语义网的现状、知识图谱和深度学习的关系等主题。会议的其他

选自oracle，机器之心编译，参与：机器之心编辑部。甲骨文公司在人工智能领域非常低调，但最近其开源的通用深度学习框架 GraphPipe 着实让人眼前一亮，它可以让你的模型在各种框架之间轻松转换。Oracle 称，这一新工具可提供跨深度学习框架的模型通用

选自ucla，作者：Judea Pearl，机器之心编译，参与：刘晓坤、路雪。近日，Judea Pearl 发表技术报告，指出当前机器学习的三个主要障碍，并提出了人工智能范式的完整结构应该包含三个层级，而当前的机器学习尚处于底层，最后他列举了七个用于克服这

最近，研究者借助 AI 技术发现了近 6000 种前所未闻的新病毒，这一工作已在 3 月 15 号由美国能源部组织的一场会议中展示，成为了一种探索发现数量巨大、种类繁多的病毒的新工具。近年来，通过将取自不同环境的样本中的 DNA 进行排序，研究者已经获得了

文章选自arXiv，作者：Lei Zhang、Shuai Wang、Bing Liu，由机器之心编译。情感分析或观点挖掘是对人们对产品、服务、组织、个人、问题、事件、话题及其属性的观点、情感、情绪、评价和态度的计算研究。早在 2000 年，情感分析就成为

在这篇文章中，我们希望读者能对支持向量机的工作方式有更高层次的理解。因此本文将更专注于培养直觉理解而不是严密的数学证明，这意味着我们会尽可能跳过数学细节而建立其工作方式的直观理解。因此 Statsbot 团队将在不使用高深数学的前提下向各位读者介绍 SVM

CNN卷积神经网络问世以来，在计算机视觉领域备受青睐，与传统的神经网络相比，其参数共享性和平移不变性，使得对于图像的处理十分友好，然而，近日由Facebook AI、新家坡国立大学、360人工智能研究院的研究人员提出的一种新的卷积操作OctConv使得在图

出行、消费、健康医疗、金融等应用场景之外，人工智能技术也在改变科学本身。机器学习尚未攻克这一领域。在另一项研究中，小组成员通过分析 1 亿 4890 条推特来预测郡县的心脏病死亡率。与愤怒和负面关系有关的字眼被归为危险诱因。「语言与心理学的交叉分析注定会有

学习算法一直以来是机器学习能根据数据学到知识的核心技术。这篇论文是写给有一定知识储备的读者，尤其是那些熟悉基础优化算法但是不了解机器学习的读者。在过去二十年里，机器学习这一迷人的算法领域几乎以史无前例的速度崛起。本篇论文的目的是给出与机器学习领域相关的一些

移动互联网时代，人类生产的新数据正以指数级别增长，数据中心越来越大，并消耗着地球上难以想象的巨大能耗，但人类依然可能面临着“数据无处存放”的境地。2016年，谷歌相关团队推出了一款叫RAISR的图像压缩技术。这也是我认为机器学习可以在这个领域取得巨大突破的

在正在举行的 WWDC 2017 上，苹果宣布发布了 Metal 2，详情可参阅机器之心的报道《苹果开发者大会 WWDC 2017：首次全面展示苹果的人工智能实力》。而差不多在 WWDC 2017 大会开幕时，XMART LABS 在 GitHub 上开源

一年一度的谷歌开发者大会 Google I/O 在山景城成功举行，在首日的 Keynote 中，谷歌宣布了一系列新的硬件、应用、基础研究等。而作为 AI First 的开发者大会，Google I/O 也自然安排了许多有关机器学习开发的内容，比如《教程 |

第一台iPhone发布于2007年，而机器学习这一概念更是在第一台iPhone发布的十年前就已经出现。但这两者碰撞出火花，则是在最近几年才出现的事情。6月4日，在加州圣何塞举行的2018苹果开发者大会上，克雷格·费得里吉发布了适用于 iOS 设备的新版机器

The Master Algorithm 是一本介绍机器学习的科普性质读物，未涉及公式与代码，不要求读者具备相关的专业知识，一定的理科基础便足以通过阅读概念化的核心算法形成基础的框架式理解。作者 Pedro Domingos 是机器学习领域的资深专家，现任

突然你发现，机器学习算法，你所谓的王冠，只是巨大复杂车机上的一个小齿轮。目前，人工智能经历着魔幻般的炒作。这在实验室是可能的，甚至是通过干净、调试的数据，在一台个人开发机器上也是可能的。「一家公司如果打造人工智能，要解决四个问题：人才、工具、数据和基础架构

2017 年 3 月 27 日，亚马逊云服务机器学习总监 Alex Smola 到北京大学招贤纳士，并呈现了一场题为《为什么你的机器学习代码运行速度慢》的精彩演讲。在 1999 年到 2007 年期间，先后于澳大利亚国立大学及 NICTA 研究中心担任研究