长期学习数据科学的人一定知道如何用Python、R和Julia这些语言执行机器学习任务。然而，如果速度很关键，但硬件很有限，或者所在公司仅使用SQL进行预测分析，又该怎么办呢?答案就是——数据库内的机器学习。下面将使用Oracle机器学习在著名的Iris数

损失函数实际上是我们经常使用的这些技术的核心，本文介绍了多种损失函数，他们的工作位置以及如何在Python中进行编码。当然有了—简单的说，这就是损失函数在机器学习中发挥作用的地方。但是可以看到大多数初学者和爱好者对如何使用损失函数们以及在哪里使用损失函数感

昨天，是1024程序员节。在这个“攻城狮”自带光芒的日子里，阿里妹请来AI大神贾扬清，作为一位开发者，聊一聊他自己的开发者经历，希望对你有所启发。深度学习框架Caffe 作者，TensorFlow 作者之一，曾任 Facebook AI 架构部门总监，负责

反向传播是“误差反向传播”的简称，是一种与最优化方法结合使用的，用来训练人工神经网络的常见方法。该方法对网络中所有权重计算损失函数的梯度。这个梯度会反馈给最优化方法，用来更新权值以最小化损失函数。我们对此进行了汉化，并提供了相关的代码。这样误差反向传播法就

本文内容节选自由msup主办的第七届TOP100summit，北京一流科技有限公司首席科学家袁进辉（老师木）分享的《让AI简单且强大：深度学习引擎OneFlow背后的技术实践》实录。一流科技是一家为企业客户提供面向大规模大计算大模型等深度学习框架的人工智能

由于近期学业繁重QAQ，所以我就不说废话了，直接上代码~#如果数据的某特征值等于切分所要求的值，#来得到叶节点的模型。在回归树种，该模型其实就是目标变量的均值

多项式回归原理介绍多项式回归python实现多项式回归sklearn实现在上一节中我们介绍了线性回归的原理，然后分别用python和sklearn实现了不同变量个数的线性回归的几个例子。线性回归模型形式简单，有很好的可解释性，但是它只适用于X和y之间存在线

在自动产生程序之前，先要知道需求是什么吧？假如我们制造了这种需求描述语言，它进一步发展，越发规范，成为了一种DSL。嗯，这就变成了DSL编程。这就相当于存在一套最好的框架，用DSL在框架之上编程。现在的自动编程主要有两个流派：基于规则推理的、基于机器学习的

自然语言处理是计算机科学家提出的名字，本质上与计算机语言学是同义的，它跨越了计算机学、语言学以及人工智能学科。自然语言处理是人工智能的一个分支，在计算机研究领域中，也有其他的分支，例如计算机视觉、机器人技术、知识表达和推理等。

本文不提供机器学习知识干货，只是对一些概念的介绍，希望能解答一些入门时的疑惑。刚开始接触机器学习的时候，总是绕不开一些机器学习相关的基础概念，比如模型，训练等。1 什么是机器学习以及模型机器学习是一种系统，用于根据输入数据构建预测模型。机器学习模型是机器学

快采用决策树算法帮你做出决定吧。决策树是一类非常强大的机器学习模型，具有高度可解释的同时，在许多任务中也有很高的精度。决策树在机器学习模型领域的特殊之处在于其信息表示的很清楚，而不像一些机器学习方法是个黑匣子，这是因为决策树通过训练学到的“知识”直接形成层

刚刚，阿里妈妈正式对外发布了X-Deep Learning的开源代码地址，开发者们可以在Github上自主下载。此前，在11月底，阿里妈妈就公布了这项开源计划，引来了业界的广泛关注。XDL突破了现有深度学习开源框架大都面向图像、语音等低维稠密数据而设计的现

用几分钟阅读完这篇文章，我不能保证你能够成为这个领域的专家，不过你已经入门了。想要透彻的了解神经网络，我们首先要知道什么是机器学习。为了更好的理解机器学习，我们首先谈谈人的学习，或者说什么是“经典程序设计”。一般来说，机器学习=从示例中学习。在机器学习中，

大家平时在京东或淘宝上买一个东西后，手机app会自动向我们推荐一些其他我们可能会购买的商品，这些推荐就是背后的机器学习框架基于我们以前的购买习惯通过一定的算法计算出来的。SAP的一款CRM云解决方案，Cloud for Customer,同样支持使用机器学

“empty brown theater chairs” by Tyler Callahan on Unsplash. 主流的推荐系统算法大致分为两类：基于用户历史数据的协同过滤算法和基于内容数据的过滤算法。为了确定两个用户之间是否相似，协同过滤会结合用户

每个熟悉技术的人都听说过机器学习。但都认为必得高智商的数学大师才能搞, 咋也得懂微积分才整机器学习吧。其实没那么难，本文将指导您在没有任何高级数学理论的情况下, 在Python中创建感知器，总计也不到60行代码。感知器是机器学习和神经网络的基础。在训练感知

评估假设我们之前已经学习过一些机器学习的算法，现在我们来谈谈如何评估算法学习得到的假设。当发现预测的结果和实际的数据有误差的时候，我们需要进行一些调整来保证预测的准确性，大部分情况下，有以下几种办法来调整假设函数：。定义训练集的误差为$J_{train}$

个体与集成集成学习 通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，有时也被称为多分类器系统 、基于委员会的学习 等。集成学习先产生一组“个体学习器”，再用某种策略将它们结合起来。例如在二分类问题上精度略高于 50% 的分类器。根据个体学习器的生成方式，目前的

现如今，拥有深度学习和机器学习领域的技术是科技界的趋势之一，并且企业则希望雇佣一些拥有良好的机器学习知识背景的程序开发工程师。事实上，Java已经成为开发新的机器学习算法的标准语言。根据2018年6月的编程语言排行榜TIOBE-index提供的数据显示，J

随着深度学习的快速发展，以及在图像、语音领域取得的不错成果，基于深度学习的自然语言处理技术也日益受到人们的关注。计算机是怎么理解人类的语言的呢？传统机器学习的应用，常常是利用上述人工总结的文本特征，但往往会遇到一些问题。再比如“小狗”和“小猫”是很相关的两