这个指标就是训练集误差和验证集误差。为了解释如何使用训练集误差和测试集误差来判断算法是高偏差还是高偏差问题，我们通过一个例子来说明。虽然它的验证集误差是16%，但是它与训练集误差15%并没有差太多，所以我们可以认为它的验证误差没有出现什么问题，它的问题出现

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

第二篇的文章中谈到，和部门老大一宁出去outing的时候，他给了我相当多的机器学习的建议，里面涉及到很多的算法的意义、学习方法等等。一宁上次给我提到，如果学习分类算法，最好从线性的入手，线性分类器最简单的就是LDA，它可以看做是简化版的SVM，如果想理解S

也不至于到现在都没入门机器学习！这本书就是《python机器学习基础教程》！本书是机器学习入门书，以Python语言介绍。本书自出版以来，得到了广大机器学习爱好者的一致好评！可谓得此书者得天下，是大家入门机器学习的不二之选！

书中不仅加入了新近的大数据技术，还丰富了“机器学习”内容。对于有条件的公司和学校，参照书中介绍的搭建过程，同样可以实现将自己的平台搭建在多台实体计算机上，以便更加接近于大数据和机器学习真实的运行环境。

国家有关教育部门特别重视“人工智能普及”，不仅将Pyhton纳入传统小学、中学和高中教育体系中，提高未来国民的人工智能基础培养，更推动了“全民学习Python”的风潮，来进一步实现人工智能技术的推广和社会人才结构的变革。Python可以说是多功能的，比如系

谷歌在最近举办的年度Next大会上，发布了大量重要和次要公告，为其云平台的发展提供了指导。虽然媒体已经广泛报道了这些公告的细节，但对它们所代表的总体战略却没有一个清晰的概念。谷歌知道，在企业中启用云部署存在着感知问题。多年来，谷歌一直试图将其Chromeb

柠檬推荐一本机器学习入门的好书：《机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow》。机器学习是通过编程让计算机从数据中进行学习的科学（和艺术）。—— 亚瑟·萨缪尔，1959. 长，则称为机器学习。这本书受到广大机器学习爱好者的好评，可以说

从事机器学习就业方向有很多，比如有些公司侧重数据挖掘，而有些则更倾向于深度学习。同理，相对应的岗位有些偏重理论也有些偏重实践。这些因素叠加造成了机器学习相关的岗位分布十分之广，数据分析师、算法工程师等主流岗位都位列其中。如何看出一个人机器学习水平，借用大厂

深度学习发展到如今的地位，离不开下面这 6 段代码。本文介绍了这些代码的创作者及其完成这些突破性成就的故事背景。每个故事都有简单的代码示例，读者们可以在 FloydHub 和 GitHub 找到相关代码。如果您是第一次使用 FloydHub，可以先阅读我之

sigmoid函数如上图所示，我们可以看出它的值域在0~1之间。逻辑回归算法和Sigmod函数结合起来可以实现逻辑回归分类器，我们可以在每一个样本特征上都乘以一个回归系数，然后将所有的结果值相加，将总和代入Sigmoid函数，进而得到一个范围在0~1之间的