了解如何根據已購買產品中描述的文本屬性來構建客戶行為描述模型。SciKit 是一個強大的基于 Python 的機器學習包，可用于模型構造和評估，您可以利用它學習如何構建一個模型，并將它應用于模擬...

語言模型是自然語言處理領域的基礎問題，其在詞性標注、句法分析、機器翻譯、信息檢索等任務中起到了重要作用。簡而言之，統計語言模型表示為：在詞序列中，給定一個詞和上下文中所有詞，這個序列出現的概率，...

本文概述了作者在Spotify的機器學習實踐經驗，解釋了使用卷積神經網絡(CNN)做基于音頻的音樂推薦的方法，并提出了有關該卷積網絡的實際學習效果的心得。采用了GTX 780Ti GPU，The...

自今年七月份以來，一直在實驗室負責卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN），期間配置和使用過theano和cuda-convnet、cuda-convne...

現在有許多的機器學習算法實現是可以擴展到大數據集上的(其中包括矩陣分解、SVM、邏輯回歸、LASSO 等等)。實際上，機器學習專家們很樂于指出的一點是：如果你能把機器學習問題轉化為一個簡單的數值...

Orchestra是Julia編程語言的一個異構集成學習包。它由一個統一的機器學習API驅動，是Julia下對Scikit-Learn和Carret的統一。

PyStruct旨在作為一個容易使用的結構化學習和預測庫。

位于波士頓的數據科學團隊正在利用前沿的工具和算法，通過對用戶數據的分析來優化業務行為。 數據科學很大程度上依賴機器算法，它能幫助我們發現數據的特征。要想洞察互聯網般規模的數據還是很有挑戰的，因此...

Caffe 是一個深度學習框架，由表達式，速度和模塊化組成。Caffe 是 Berkeley Vision and Learning Center (BVLC) 社區貢獻者開發的。

Huabot Brain 可以說是 Caffe 的 GUI 工具。 Huabot Brain 提供 RESTful api 和一個基于 React 的 web 頁面，使得開發者或者研究人員可以方...

在工程開發中，人們有多種方法搭建一套鍵-值存儲系統，每種設計針對使用模式有一套不同的假設。在統計建模中，也有很多算法來構造一個分類器，每種算法對數據也有各自的假設集合。

熟悉機器學習的童鞋都知道，優化方法是其中一個非常重要的話題，最常見的情形就是利用目標函數的導數通過多次迭代來求解無約束最優化問題。實現簡 單，coding 方便，是訓練模型的必備利器之一。這篇博...

大家好！我是John Platt，我在微軟創建和使用機器學習（簡稱ML）算法已經17年了。最近這幾年機器學習開始受到廣泛關注，所以人們經常問我：“什么是機器學習？你們用機器學習來做什么？”

在機器學習和數據挖掘中，我們經常需要知道個體間差異的大小，進而評價個體的相似性和類別。最常見的是數據分析中的相關分析，數據挖掘中的分類和 聚類算法，如 K 最近鄰（KNN）和 K 均值（K-Me...

自今年七月份以來，一直在實驗室負責卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN），期間配置和使用過theano和cuda-convnet、cuda-convne...

本文作者：何通，加拿大Simon Fraser University計算機學院研究生，研究興趣為數據挖掘和生物信息學。

本文匯編了一些機器學習領域的框架、庫以及軟件（按編程語言排序）。

我們在之前得知，通過最小化Ein來選擇最好的模型不是一個正確的辦法，因為這樣可能會付出模型復雜度的代價、造成泛化效果差、造成過擬合的發生。

讓機器能自動學習和理解人類語言中近百萬種語義，以及從海量用戶行為數據中歸納用戶興趣，是一個已經持續了20年的研究方向，稱為主題建模 （Latent Topic Modeling）。目前業界的各種...

機器學習是一個大武林，這里面江湖人士頗多，“發明”出來的算法兵器也是五花八門，浩瀚如海，足夠你數上三天兩夜了。然而，這些兵器行走江湖能用的不多，真正無敵的更是屈指可數，或許只有屠龍刀倚天劍了...