本文總結了機器學習的經典書籍，包括數學基礎和算法理論的書籍。本文會保持更新，歡迎推薦。

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...

quantmod是R語言中的金融量化投資分析包，提供量化投資分析一體化解決方案，能夠幫助用戶完成提取數據、數據重整、金融建模、交易回測和模型可視化等諸多環節。

深度學習 Deep Learning 學習資料大全

首先，高頻交易不一定是套利算法。事實上HFT做的最多的業務是做市（market making），可以是把商品從一個交易所倒賣到另一個交易所，也可以是在同一個交易所內部提供某種商品的流動性。這兩種...

根據數據類型的不同，對一個問題的建模有不同的方式。在機器學習或者人工智能領域，人們首先會考慮算法的學習方法。在機器學習 領域，有幾種主要的學習方法。將算法按照學習方法分類是一個不錯的想法，這樣可...

上一小節，我們引入了VC維的概念，用它來描述假設集合的表達能力。這一小節中，我們將從VC維的物理意義出發，進一步學習如何根據VC維傳達的信息來選擇模型和假設集合。

MSE(Mean Square Error 均方誤差)，LMS(LeastMean Square 最小均方)，LSM(Least Square Methods 最小二乘法)，MLE(Maximu...

伴隨著深度學習的大紅大紫，只要是在自己的成果里打上deep learning字樣，總會有人去看。深度學習可以稱為當今機器學習領域的當之無愧的巨星，也特別得到工業界的青睞。

計算技術通常用來分析數據，而理解數據則依賴于機器學習。多年來，對于大多數開發者來說，機器學習卻是非常遙遠、一直是難以企及的。

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...

GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART（Multiple Additive Regression Tree)，是一種迭代的決策樹算法，該算法由...

SnowNLP是國人開發的python類庫，可以方便的處理中文文本內容，是受到了TextBlob的啟發而寫的，由于現在大部分的自然語言處理庫基本都是針對英文的，于是寫了一個方便處理中文的類庫，并...

word2vec 是 Google 于 2013 年開源推出的一個用于獲取 word vector 的工具包，它簡單、高效，因此引起了很多人的關注。由于 word2vec 的作者 Tomas M...

通過gensim來實現深度學習算法。

MIT一牛人對數學在機器學習中的作用給的評述，寫得很實際 機器學習和計算機視覺都是很多種數學的交匯場。看著不同的理論體系的交匯，對于一個researcher來說，往往是非常excitin...

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在理解了我們需要解決的機器學習問題之后，我們可以思考一下我們需要收集什么數據以及我們可以用什么算法。本文我們會過一遍最流行的機器學習算法，大致了解哪些方法可用，很有幫助。