你是否曾经听到过人们谈论机器学习，而你却对其含义只有一个模糊的概念呢？你是否已经厌倦了在和同事对话时只能点头呢？现在，让我们一起来改变这个现状吧！如果这篇文章能引起一部分人对机器学习的兴趣，那我的使命就达成了。机器学习算法是个黑盒，它可以重复使用于很多不同

自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中的软件系统。自然语言处理是计算机科学，人工

现在大四了，找了迅雷和戴尔的Quest工作，但是在前几个月，一次偶然的机会我接触了斯坦福大学的公开课机器学习，发现我对这个领域非常感兴趣，我因此自学了很多关于机器学习的东西，发现自己知道的实在是少得可怜。据我了解，读研好不好跟导师关系很大，假如我要读的是中

人工智能技术正迅速改变我们生活中几乎每一个领域。从我们如何交流到，用于交通的手段，我们似乎越来越沉迷于人工智能。由于AI快速发展，大量的人才和资源致力于加速技术的发展。利用以下最好的开源AI技术，可将你的机器学习项目提升到一个新的水平。它是机器学习中维护得

谷歌在其年度TensorFlow开发者峰会上发布了众多改善TensorFlow开发者体验的改进。为Python开发人员发布了一个改进的编程模型，一种运行Estimator模型的新方法，以及一个用于机器学习模型的新库。为了使TensorFlow更易于使用，G

预测建模主要关注的是在牺牲可解释性的情况下，尽可能最小化模型误差或做出最准确的预测。我们将借鉴、重用来自许多其它领域的算法来实现这些目标。线性回归模型被表示为一个方程式，它为输入变量找到特定的权重，进而描述一条最佳拟合了输入变量和输出变量之间关系的直线。线

社会信息化进程进入大数据时代，海量数据的产生与流转成为常态，大数据成为人们获得新的认知、创造新的价值的源泉。大数据技术也是逐渐深得各大企业的青睐，对于大数据程序员的需求更是逐渐增加，所以现在学习大数据技术应该是最好的机遇了吧—&

数据降维一般针对高维数据进行操作，但不是所有的高维数据都需要进行数据降维，一般我们判断是否需要进行降维可以参考以下几个标准：。降维的基本前提是高维，假如维度的数量不大，而且维度直接没有明显的共线性可以不进行降维处理。基于维度转换的降维是按照一定的数学变换方

根据学习方法不同可以将机器学习分为传统机器学习、深度学习、其他机器学习。参考Kaggle机器学习大调查，数据科学中更常见的还是传统经典的机器学习算法，简单的线性与非线性分类器是数据科学中最常见的算法，功能强大的集成方法也十分受欢迎。最常用的数据科学方法是逻

微软Azure首席技术官Mark Russinovich近日在参加IP Expo会议时表示机器学习和大数据将彻底颠覆商业和生活。“如果你见识过大数据的威力，你就会意识到几乎所有的商业领域都将被机器学习和大数据颠覆，如果你还没有行动，就会被竞争对手远远地甩掉