我最初接触机器学习时，花费了大量时间来阅读论文，并尝试实现。当然，我不是天才。实现它意味着要执行 git clone 并尝试运行论文作者的代码。对于我感兴趣的概念，我可能还手动输入一些代码并进行注释，以便更好地理解论文和项目。这样的学习方法令人沮丧。一些

泛化的主要方法有两种：基于实例的学习和基于模型的学习。我们最司空见惯的学习方法就是简单地死记硬背。这里需要两封邮件之间的相似度度量。这被称为基于实例的学习：系统用心学习这些示例，然后通过使用相似度度量来比较新实例和已经学习的实例，从而泛化新实例。例如，图1

本文转自雷锋网，如需转载请至雷锋网官网申请授权。由于对人工智能偏见的担心日益凸显，从业者解释模型产出的预测结果的能力以及解释模型自身运作机制的能力变的越来越重要。幸运的是，已经有许多python工具集被开发出来，用以解决上述问题。下文我将对现有4个建立的比

因为它比诸如准确性甚至均方误差之类的其他更严格的度量标准更具动态性，所以使用熵来优化从决策树到深度神经网络的算法已显示出可以提高速度和性能。它在机器学习中无处不在：从决策树的构建到深度神经网络的训练，熵是机器学习中必不可少的度量。熵源于物理学-它是系统中无

在这里，我将机器学习的问题简化为两种统计学习。因为我认为无监督学习没有明确的定义，所以我不使用最常见的有监督/无监督分类。这些问题也被广泛使用，例如图像识别，语音识别，医学诊断等。我们将解决机器学习问题的过程概括为以下几部分。模型空间的选择几乎决定了机器学

如今，各种类型的企业都致力于采用人工智能和机器学习项目，但要发挥其真正的潜力，则需要克服重大的技术障碍。虽然计算基础设施通常是重点，但存储设施也同样重要。文件和块存储仅支持有限的元数据，例如上述基本属性。

北京时间 5 月 19 日晚间 11 点，微软一年一度的「Build开发者大会」正式线上开幕。开篇微软CEO Satya Nadella 20分钟的演讲干货满满。这种对开发者产生的浓厚兴趣，在2018年微软不惜大手笔收购开发者之家GitHub事件上，表现的

就如同制作米其林菜肴，拥有井井有条的厨房固然重要，但可选择的东西太多也着实让人烦恼，建立良好的机器学习应用程序也是如此。所以，小编将重点介绍一些可用于交付专业项目的工具，分享想法和备选方案，并开展一个快速的调查。当然啦，如果你有其他更好的选择，也欢迎在评论

在人们为即将到来的一年做好准备的时候，行业专家对2020年人工智能和机器学习的发展进行了预测。随着人工智能和机器学习的发展，人们对工作职位未来安全的担忧一直存在，但专家们是否相信这种技术将彻底改变工作模式?而使用人工智能技术使交通信号灯同步，以疏通交通流量

GlobalDots公司首席技术官Yair Green对人工智能和机器学习如何改变软件即服务行业进行了解释。他表示，软件即服务并不是一蹴而就的，因为SaaS是一个涉及众多组件的概念。尽管不同部门以不同的速度转向SaaS模型，但基于SaaS的云模型现在为企业

Read enough so you start developing intuitions and trust intuitions and go for it!通过大量阅读来培养直觉，相信自己的直觉并大胆实践！要说这两年最火的机器学习课程，当属吴恩达的

麻省理工学院研究人员发表的两篇新论文显示，当前的机器学习模型还不能完成区分虚假新闻报道的任务。在不同的研究人员表明计算机可以令人信服地生成虚构新闻故事而无需太多人为监督之后，一些专家希望可以训练基于相同机器学习的系统来检测此类新闻。许多自动的事实检查系统都

时间序列是一种标准的分析方法，但是较为先进的机器学习工具引入了统计技术，来建立更精确的预测模型。时间是无法倒流的，但是使用现有的工具，您有更多的机会预测时间，更准确地说，是可以预测时间序列样本中的事件是否会继续影响决策趋势。技术和分析经理应将这些工具视为扩

本文将介绍21个你可能没使用过的机器学习开源工具。每个开源工具都为数据科学家处理数据库提供了不同角度。本文将重点介绍五种机器学习的工具——面向非程序员的工具、模型部署、大数据、计算机视觉、NLP、音频和强化学习。你肯定已经知道一些知名的开源工具，如R、Py

不论是在科研中还是在工业领域，机器学习都是个热门话题，新的机器学习方法也层出不穷。机器学习发展迅速又很复杂。对初学者而言，紧跟其发展无疑十分困难，即便是对专家们来说也非易事。机器学习算法(模型)是个表示某一问题所包含数据信息的数学表达式。比如，在线零售商想

您的五月余额已不足，这个月最新最火的机器学习项目都看过了吗？Mybridge AI博客从将近250个机器学习开源项目中找到了标星数排名最靠前的Top 10项目，涵盖视觉问答、对象检测、自动生成评论等多个维度。第1名：PythiaPythia是Faceboo

机器学习领域的学生、研究员、企业开发者都习惯了在模型的优化上花大量功夫，仿佛取得更高的准确率/AUC/mAP 等等就是机器学习研究和应用的全部。可解释的机器学习方向的研究员、《可解释的机器学习》书作者Christoph Molnar 近日就发表了一篇博客，

Amazon WebServices 已经发布了来自其 SageMaker Neo 机器学习的相关代码，Neo-AI 是 Apache软件许可下的项目。SageMaker Neo 最初于2018年11月在 AWS Re:Invent 上推出，旨在帮助开发人

机器学习工程师的职位并不只是为 AI 博士准备的：通过网络上公开的课程和视频，人们可以学习人工智能领域的基础知识、培养写代码的能力，最终找到 AI 领域的相关工作——只要你不轻言放弃。本文中，这位名为 Daniel Bourke 的小哥介绍了自己从零开始的

是时候让你的书架上新增几本机器学习和数据科学书籍了，KDnuggets 网站编辑 Matthew Mayo 挑选了 10 本机器学习和数据科学相关的书籍。这些书籍都是免费的，对机器学习和数据科学感兴趣的人可不要错过了。机器学习是计算机科学发展最快的领域之