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XGBoost、LightGBM 和 Catboost 是三个基于 GBDT代表性的算法实现，今天，我们将在三轮 Battle 中，根据训练和预测的时间、预测得分和可解释性等评测指标，让三个算法一决高下！一言不合就 BattleGBDT 是机器学习中的一个

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本文介绍了医疗行业中的深度学习技术，主要从计算机视觉、自然语言处理、强化学习和通用方法这些方面入手。近日，来自斯坦福大学和 Google Research 的研究者对医疗领域中的深度学习应用进行了综述，并将研究文章发表在《Nature Medicine》上

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Python 在解决数据科学任务和挑战方面继续处于领先地位。去年，我们曾发表一篇博客文章 Top 15 Python Libraries for Data Science in 2017，概述了当时业已证明最有帮助的Python库。今年，我们扩展了这个清单

最近，经常为AI学习者提供优质学习资源的Mybridge对近1400篇机器学习文章进行了排名，挑选了10篇有助于提升你技能的文章。文章列表中的主题有：Google Brain，AlphaGo，生成维基百科，矩阵微积分，全局优化算法，Tensorflow项目

为你分享Dave Silver在Deep Learning Indaba活动的主题演讲中归纳出的强化学习中要注意的10大要点。近日，在南非斯泰伦博斯举行的Deep Learning Indaba活动上，谷歌DeepMind强化学习研究团队负责人、Alpha

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本文约4200字，建议阅读14分钟。本文将基于机器学习运用Python对欧洲碳排放证书市场建立算法交易框架。在金融领域，机器学习的广泛运用和强大的应用，客户们并不了解。在一个完全有效的排放交易市场中，许可证的均衡价格将以最终减排单位的边际减排成本为基础，以

梯度下降算法是机器学习中使用非常广泛的优化算法，也是众多机器学习算法中最常用的优化方法。几乎当前每一个先进的机器学习库或者深度学习库都会包括梯度下降算法的不同变种实现。但是，它们就像一个黑盒子一样，很难得到它们优缺点的实际解释。近日，Sebastian R

机器是怎样学习的，都学到了什么？人类又是怎样教会机器学习的？本文通过案例给你讲清楚各类算法的原理和应用。机器学习，一言以蔽之就是人类定义一定的计算机算法，让计算机根据输入的样本和一些人类的干预来总结和归纳其特征和特点，并用这些特征和特点和一定的学习目标形成

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机器学习有很多方面，当我开始研究学习它时，我发现了各种各样的“小抄”，它们简明地列出了给定主题的关键知识点。最终，我汇集了超过 20 篇的机器学习相关的小抄，其中一些我经常会翻阅，而另一些我也获益匪浅。这篇文章里面包含了我在网上找到的 27 个小抄，如果你

如今，机器学习变得十分诱人，它已在网页搜索、商品推荐、垃圾邮件检测、语音识别、图像识别以及自然语言处理等诸多领域发挥重要作用。和以往我们显式地通过编程告诉计算机如何进行计算不同，机器学习是一种数据驱动方法。然而，有时候机器学习像是一种"魔术&qu