在现实世界中，在简单的线性回归中处理二维数据并不容易。我们要考虑所有8列。这给我们留下了7个特征作为X轴和1个特征作为Y轴或目标值。pandas .read_csv（）从特定位置读取csv文件。[|Price |Change |Price |Change

相比之下，《机器学习》覆盖的范围更广，具有更强的导论性质，有助于了解机器学习的全景。书中涵盖了机器学习中几乎所有算法类别的基本思想、适用范围、优缺点与主要实现方式，并穿插了大量通俗易懂的实例。在具备广度的前提下，可以根据《机器学习》中提供的丰富参考文献继续

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。

加拿大创业公司 Dessa 开发出一个语音合成系统 RealTalk，与以往基于语音输入学习人声的系统不同，它可以仅基于文本输入生成完美逼近真人的声音。不过，出于伦理、社会影响等方面的考虑，Dessa 并未公布该项目的研究细节、模型和数据集。其 demo

在未来几年，人工智能可能会成为众多行业的战略选择，但有一个重大的挑战：招人。如何避免招募 AI 人才的误区？这里有来自几家顶级公司的建议。招到 AI 人才后，可能还需要对他们进行培训，而且必须进行持续培训。否则，新的 AI 雇员将面临失败的巨大风险。简而言

近日，Uber 发文介绍了一种开放式方法 POET，可自行开发难度递增的环境及其解决方案，还可以实现不同环境中的智能体迁移，促进进化。Uber AI 实验室注重开放性，开放性为机器学习自行开发多样化和不断增加的「课程」提供可能。拥有海量数据通常能够助力机器

很多人会认为机器学习相比于传统编程是一种编写学习过程的方法，它性能非常神奇且高大上。但是在本文中，谷歌首席决策工程师 Cassie Kozyrkov 小姐姐以非常形象的比喻介绍了机器学习核心原理。机器学习使用数据中的模式来标记事物。听起来好像很神奇，实际上

机器之心整理，参与：李亚洲、思源。自然语言处理是现代技术最重要的组成部分之一，而最近清华大学和中国工程院知识智能联合实验室发布一份非常全面的 NLP 报告。自然语言处理研究情况。利用 AMiner 大数据对自然语言处理领域专家进行深入挖掘，对国内外自然语言

虽然对于大多数人来说 TensorFlow 的开发语言是 Python，但它并不是一个标准的 Python 库。这个神经网络框架通过构建「计算图」来运行，对于很多新手来说，在理解其逻辑时会遇到很多困难。本文中，来自谷歌大脑的工程师 Jacob Buckma

据机器之心了解，近日，上海交通大学金贤敏研究团队在人工智能与量子信息技术交叉领域取得重要突破。金贤敏研究团队与南方科技大学翁文康教授合作，首次将机器学习技术应用于解决量子信息难题，实验实现了基于人工神经网络的量子态分类器。成果以「Experimental

然强化学习问题的一般形式可以有效地推理不确定性，但强化学习和概率推断的联系并不是很明显。在本文中，UC Berkeley EECS 助理教授 Sergey Levine 提出了一种新的概率模型和理论框架，证明了强化学习的一般形式即最大熵强化学习与概率推断的

本文介绍了 10 个常见机器学习案例，这些案例需要用线性代数才能得到最好的理解。线性代数是数学的分支学科，涉及矢量、矩阵和线性变换。它是机器学习的重要基础，从描述算法操作的符号到代码中算法的实现，都属于该学科的研究范围。虽然线性代数是机器学习领域不可或缺的

近日，Stack Overflow 公布了其第八次年度开发者调查结果，这次参与者超过 10 万人，创下历史新高。本次的调研内容涵盖开发者基本情况、技术、工作、社区、方法论等多个方面。机器之心重点编译了有关开发技术的内容，同时也涉及开发者的薪资待遇，更多详细

语义分割一直是计算机视觉中十分重要的领域，随着深度学习的流行，语义分割任务也得到了大量的进步。本文首先阐释何为语义分割，然后再从论文出发概述多种解决方案。语义分割指像素级地识别图像，即标注出图像中每个像素所属的对象类别。除了全连接层，使用卷积神经网络进行语

相信很多人都想过让人工智能来帮你赚钱，但到底该如何做呢？瑞士日内瓦的一位金融数据顾问 Gatan Rickter 近日发表文章介绍了他利用 Python 和机器学习来帮助炒股的经验，其最终成果的收益率跑赢了长期处于牛市的标准普尔 500 指数。虽然这篇文章

Deep Learning With Python一书中描述了VGG16网络的类激活映射的实现，使用Keras实现了算法。本文将使用PyTorch重新实现CAM算法。Grad-CAM该算法本身来源于这个论文。这是对计算机视觉分析工具的一个很好的补充。算法背

最近我在想，有没有可能检测出一幅图像的主色。最后我使用k-means聚类算法取得了很好的效果。我使用python OpenCV和scikit-learn实现了它。k-means是机器学习中使用的聚类算法，其中一组数据点将被分类为“k”组。随机选择'k'个点

它涉及从图像数据库中检索视觉上相似的图像到给定的查询图像。在本文中，基于内容的图像检索问题是使用无监督的机器学习技术即自动编码器来实现的。我们将使用包含10个类的32x32彩色图像的CIFAR10机器学习图像数据集。该机器学习模型使用python，nump

过度拟合是当机器学习或统计模型针对特定机器学习数据集定制并且无法泛化到其他数据集时发生的现象。正则化是引入附加信息以防止过度拟合的过程。有很多解释有点过于抽象，在本文中，我将与您分享一些直觉，为什么L1和L2使用梯度下降。梯度下降只是一种使用梯度值通过（迭

介绍本文概述了Udacity深强化学习Nanodegree的一个项目在reUNK环境的实施。当气球移动时，两个关节调整为跟踪气球。这是一个经典的机器人问题，并且使用model-free强化学习，代理将学习最优策略。使用的方法是深度确定性策略梯度方法。基于值