在人类的眼中，下面的三张图片分别展示了三样不同的东西：一只鸟、一只狗和一匹马。但对于机器学习算法来说，这三者或许表示同样的东西:一个有黑边的白色小方框。这个例子说明机器学习模型有一个十分危险的特性，可以利用这一特性使其对数据进行错误分类。因此，恶意行为者可

通过一些易于实现的多样化库和框架能够充分挖掘机器学习的预测能力。垃圾邮件过滤，面部识别，推荐引擎等等。当你要对大型数据集执行预测分析或模式识别时，机器学习都是必经之路。自由开源软件的激增，让机器学习更容易在单机上大规模地通过大多数流行的编程语言实现。以下这

本文转载自公众号“读芯术”。近几年来，机器学习飞速发展，开展机器学习试验变成小事一桩。然而，把数据科学项目转变成有意义的应用程序却愈加困难。传统的机器学习项目涉及许多不同的技能组合，想同时掌握全部技能，即便不是绝无可能也绝非易事——那些罕见的既能开发优质软

研究表明，机器学习应用程序、工具、技术、平台和标准方面的重大变化即将到来。人工智能如今已经成为科技产业中不可或缺的组成部分。它对应用程序、开发工具、计算平台、数据库管理系统、中间件、管理和监控工具都产生了重大影响。研究人员甚至采用人工智能技术对其自身进行改

机器学习越来越火了，感觉不学习都赶不上时代的步伐了。可是看论文又没有方向，费时费力，也许还要费钱。而且机器学习的论文真不是一般的多。Google AI大牛、谷歌大脑负责人Jeff Dean，就曾经过精密计算后得出了一个数据：平均每一天，全世界都会产生100

动态数据科学的这三剑客几乎无人不知无人不晓：Numpy，Pandas和Matplotlib。你可能已经熟悉这些包以及它们的运作方式。还有其他很炫酷的包，你肯定也想试一试，例如Plotly，Seaborne，Scikit-Learn，Tensorflow和P

在本文中，将介绍Packt编写的Python Machine Learning，第三版，对于已经具有ML和数据科学基础知识的开发人员来说，这是一个很好的资源。即时而言，Python机器学习不适用于业余爱好者。但是Python机器学习的作者通过示例和逐步的

展现在您眼前的这幅图像中的人物并非自真实存在，其实她是由一个机器学习模型创造出来的虚拟人物。图片取自 维基百科的 GAN 条目，画面细节丰富、色彩逼真，让人印象深刻。生成对抗网络是一种生成式机器学习模型，它被广泛应用于广告、游戏、娱乐、媒体、制药等行业，可

答案取决于许多因素，比如问题陈述、预期的输出类型、数据的类型和大小、可用的计算时间、特征数量以及数据中的观测点等。选择算法时，有几个重要因素要考虑。通常建议收集大量数据以获得可靠的预测。模型的准确性意味着函数可预测特定观测点的响应值，该响应值接近该观测点的

机器学习是人工智能的一个分支，而数据科学是数据清理、准备和分析的学科。人们需要了解每种技术的工作原理，以及它们是如何一起工作的。机器学习和数据科学经常被同时提及，这有着充分理由。机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机能够通过数据进行自我学习，并且无需人工

机器学习算法通常分为：监督和非监督两种。监督式机器学习又可以进一步被分为：分类和回归。无监督学习则可以进一步分为：聚类、关联、以及降维。它需要在两个或多个类之间进行选择，并最终为每一个类分配概率。显然，在回归和分类的机器学习算法之间有一定的重叠度。聚类问题

本文通过国外KDnuggets论坛上Simplilearn的统计结果和国内某知名招聘网站的招聘要求信息进行分析，详细介绍在数据科学的工作中，需要掌握哪一些技能以及工具，以及当下数据科学工作中，哪些技能和工具是从业人员的学习首选。1)您目前拥有哪些与数据科学

机器学习正在高速发展当中，想要找到实用、先进的机器学习项目，首选就是GitHub，GitHub的Stars是评判一个项目受欢迎程度的标准之一。今天我们将和大家分享5个GitHub上关注度最高的5个机器学习开源项目。世界上最简单的面部识别工具，它为Pytho

算法分析已经成为科学研究的重要方法，生物学家、高能物理学家、病理学家等许多领域的研究者都正在广泛采用机器学习算法来发现新配方和新方法，但是谷歌 Accelerated Science 团队高级研究员 Patrick Riley 近日在 Nature 上

机器学习平台不是未来的潮流, 而是现在正在发生了。开发人员需要知道如何以及何时利用他们的能力。在ML环境中工作，同时使用正确的工具，可以使开发人员更容易创建利用其强大功能的高效算法。下面列出的机器学习平台和工具现在可以作为资源来无缝地将ML的强大功能集成到

不可否认这种变化有其弊端，然而我们要看到它积极的一面，随着能够迅速被商业转化的研究增多，对整个行业产生了不可估量的积极影响，这在机器学习开源领域尤其明显。最后，一起看看过去一年中 6 个最实用的机器学习项目。

从头开始写机器学习算法能够获得很多经验。当你最终完成时，你会惊喜万分，而且你明白这背后究竟发生了什么。有些算法比较复杂，我们不从简单的算法开始，而是要从非常简单的算法开始，比如单层感知器。就感知器而言，这些问题的答案如下：。单层感知器是最基础的神经网络，一

机器学习有四种广受认可的形式：监督式、无监督式、半监督式和强化式。在研究文献中，这些形式得到了深入的探讨。它们也被纳入了大多数机器学习算法的入门课程。下表对这四种形式作了总结。但一个并不广为人知的概念是机器学习策略，即以创造性的方式，运用基本的机器学习算法

异常值检测是机器学习中查找具有与期望非常不同的行为的数据对象的过程。这些对象称为离群值或异常。最有趣的对象是那些与普通对象明显不同的对象。离群值不是由与其他数据相同的机制生成的。聚类在机器学习数据集中查找多数模式并相应地组织数据，而离群值检测尝试捕获那些与

“场主，这篇文章炒鸡棒！内涵许多实战项目，很适合机器学习刚入门的小伙伴磨练来提升自己的技术水平。这些优质的开源项目都来自于GitHub上，排名十分靠前，反正很靠谱。”机器学习如今已成为需求最大的职场技能之一，在美国机器学习工程师的平均薪水已达 134,47