Adaboost是一種組合學習的提升算法，能將多個弱學習算法（甚至只比隨機猜測好一點）組合起來，構成一個足夠強大的學習模型。

AdaBoost 是一種迭代算法，其核心思想是針對同一個訓練集訓練不同的分類器，即弱分類器，然后把這些弱分類器集合起來，構造一個更強的最終分類器。(很多博客里說的三個臭皮匠賽過諸葛亮)

Python下的PPCA庫，相比Scikit-Learn里的實現，該庫能更好的處理缺失數據，并基于另外的數據集進行插值。

Python下的深度學習模塊，采用python風格接口，基于CUDArray提供對Nvidia GPU的支持。

我將會寫一系列關于使用elm做游戲開發的文章，這是第一篇。這是一種即時編譯成html和javascript的語言，因此你可以直接部署到web或在nw.js上將其打包，創建一個獨立的app或者游戲...

Harvard的Python深度神經網絡快速原型庫，其特色在于足夠簡單和可擴展，可實現原型架構的快速開發與思路驗證。

Python下的用于分類的在線學習及批量學習庫，目前支持SGD, FM, FTRL, NN四種算法，核心代碼使用Cython優化，值得一試，其作者Jeong-Yoon Lee在Kaggler A...

Python的數據科學（數據分析&機器學習）工具和擴展庫，包括文本預處理、Pandas工具、文件IO工具、Scikit-learn工具、數學工具、Matplotlib工具等

隨著美團交易規模的逐步增大，積累下來的業務數據和交易數據越來越多，這些數據是美團做為一個團購平臺最寶貴的財富。通過對這些數據的分析和挖 掘，不僅能給美團業務發展方向提供決策支持，也為業務的迭代指...

感謝邀請，說說我自己的一些觀點，求拍。我覺得從事數據挖掘工作，尤其是在互聯網行業，主要需要三個方面的能力，即機器學習和數據挖掘的理論知識、編程開發與數據結構算法的基礎和業務理解與溝通表達的能力。

混合分布是來自其他隨機變量的集合構成的隨機變量的概率分布：一個隨機變量是根據給定的概率從集合隨機選取的

以一維的回歸分析為例，輸出為目標函數加上一點噪聲yn=fn(xn)+noise。如果用高階多項式去擬合數據的話（比如有五個數據 點，用四次多項式去擬合的話，如果讓該多項式曲線均通過這幾個數據點的...

隨著大數據時代的到來，機器學習成為解決問題的一種重要且關鍵的工具。不管是工業界還是學術界，機器學習都是一個炙手可熱的方向，但是學術界和工 業界對機器學習的研究各有側重，學術界側重于對機器學習理論...

聚類分析在各行各業應用十分常見，而顧客細分是其最常見的分析需求，顧客細分總是和聚類分析掛在一起。 顧客細分，關鍵問題是找出顧客的特征，一般可從顧客自然特征和消費行為入手，在大型統計分析工...

7個最常見的機器學習任務及相關方法

在用戶意圖明確時，我們通常用搜索引擎來解決互聯網時代的信息過載問題，但當用戶的意圖不明確或者很難用清晰的語義表達，搜索引擎就無能為力。此時，借助推薦系統通過用戶行為的分析理解其意圖，為其推送個性...

GoLearn 是一款 Go 語言機器學習框架

Caffe是一個清晰而高效的深度學習框架，本文詳細介紹了caffe的優勢、架構，網絡定義、各層定義，Caffe的安裝與配置，解讀了Caffe實現的圖像分類模型AlexNet，并演示了CIFAR-...

Scikit-Learn是基于python的機器學習模塊，基于BSD開源許可證。這個項目最早由DavidCournapeau 在2007 年發起的，目前也是由社區自愿者進行維護。

在本篇文章中，我將對機器學習做個概要的介紹。本文的目的是能讓即便完全不了解機器學習的人也能了解機器學習，并且上手相關的實踐。這篇文檔也算是 EasyPR開發的番外篇，從這里開始，必須對機器學習了...