机器学习是近几年来最热门的技术之一，也许你对机器学习很感兴趣，但却不知从何处下手。别担心，兴趣是最好的老师这里有你开启该领域职业生涯的完整学习路径。笔者也曾面临同样的困惑：怎样才是好的开始?应该学习Python还是选择R语言?数学总是很可怕，笔者总是担心自

IEEE 计算机协会自 2015 年以来一直在预测技术趋势，其年度预测因权威性而受到广泛关注。在每年年底，协会还使用计分卡或报告卡对年度预测进行评级，这个评级也吸引了与预测本身一样广泛的受众。大量众包标签数据的可用性，以较低成本获得的计算机计算效率的提高以

　　这次的内容是Ng关于machine learning关于svm部分的一些笔记。以前也学过一些svm理论，并且用过libsvm，不过这次一听Ng的内容，确实收获不少，隐约可以看到从logistic model到svm model的过程。　　使用linea

当我们在已知参数的情况下，如何用带有核函数的支持向量机去训练假设函数呢?我们最小化下面这个函数的时候，就可以得到参数向量：。现在还有两个系数没有选择，C 和 σ^2 。现在我们用数据实际观察一下 C 对 SVM 的影响。特征 f 变化激烈，因此表现为高方差

举个例子，我们想训练一个模型去诊断患者是否患有癌症。在人群中，患有癌症是一个极小概率发生的事情，比如 1000 个人中患有癌症的只有 5 人。那么在这个样本中，患有癌症的人的概率为 0.5%，正常人的概率为 99.5%，这是一个偏斜类，正结果占总样本数极小

在训练机器学习模型中，结果不能被很好地预测通常是因为高偏差(欠拟合)或高方差(过拟合)。把交叉验证集的代价函数和测试集的代价函数画在一个图像中：。训练集代价函数 J_train (θ) 、交叉验证集代价函数 J_cv (θ) 和测试集代价函数 J_test

本文是一个初学者指南，将带你领略如何在任意的数据集上，针对任意一个机器学习模型，完成数据预处理工作。数据预处理是建立机器学习模型的第一步，对最终结果有决定性的作用：如果你的数据集没有完成数据清洗和预处理，那么你的模型很可能也不会有效——就是这么简单。人们通

如今的差别就是，学霸A的工资是按美元结算的，学霸B的工资是自己给自己开的，数据叔只能码字蹭点赞赏的钱。法定节假日，遵纪守法的孩子们都乖乖享受假期去了。但总有一些既聪明又努力的同学，会利用这个假期好好充电。今天就推荐5本近期新书，主要是跟机器学习有关的，关爱

有关机器学习领域的最佳介绍，请观看Coursera的Andrew Ng机器学习课程。它解释了基本概念，并让你很好地理解最重要的算法。有关ML算法的简要概述，查看这个TutsPlus课程“Machine Learning Distilled”。“Progra

作者认为，学习大数据、机器学习和人工智能，所需的知识分为五个层次，一是数学知识；二是统计学知识；三是算法知识；四是工具知识；五是哲学思想知识。所谓工具知识，就是我们需要借助计算机软件来完成相关的分析和运算，目前大数据和机器学习领域热门的语言就是 R 和 P

User1 手机 智能手机 iphone 台式机 …User2 手机 iphone 笔记本电脑 三星手机 …根据以上数据结构对关键词进行KMeans聚类，请列出关键词的向量表示、距离公式和KMeans算法的整体步骤。,n)，xi是训练数据，yi是对应的预期

使用 Python 实现机器学习算法，并在数值型数据和图像数据集上运行模型的入门教程。scikit-learn：包含多种机器学习算法。本教程会用到两个数据集来帮助更好的了解每个机器学习算法的性能。对于该数据集，我们的目标就是根据给定的四个属性，训练一个机器

3月27日，ACM宣布杰弗里·辛顿、杨立昆和约书亚·本吉奥这三大"深度学习"巨头， 成为2018年图灵奖得主。用来褒奖他们推动深度神经网络成为计算机技术的重要组成部分。图灵奖是由ACM于1966年设置，它设立目的之一是纪念著名的计算机科

tensorflow.js是一个能运行在浏览器和nodejs的一个机器学习、机器训练的javascript库，众所周知在浏览器上用javascript进行计算是很慢的，而tensorflow.js会基于WebGL通过gpu进行运算加速来对高性能的机器学习模