GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART（Multiple Additive Regression Tree)，是一種用于回歸的機器學習算法，該...

很多都會有一個問題“如何自學書本知識之外的內容”。也許你是想增加一些技能，也許僅僅是愛好，也許是你讀報紙書刊遇到一個你想去了解的知識點，也許是你要開始進行獨立的研究……總之，你總會面臨一些需要自學的情況。

說深度學習（Deep Learning）算法是當前“人工智能皇冠上的明珠”并不過分。通過深層神經網絡（DNN）模型的運用，深度學習已成為目前最接近人腦的智能學習方法， 不僅Google、Face...

sklearn 快速入門的官方文檔1。這個文檔主要描述機器學習的概念，以及如何加載數據，訓練模型，保存模型。

希望這篇文章能對學習者有所啟發。我在空白頁前坐下，并且問自己了一個很難的問題：什么樣的庫、課程、論文和書籍對于機器學習的初學者來說是最好的。我必須把自己當做一個程序員和一個機器學習的初學者，站在...

Word2vec 是 Google 在 2013 年年中開源的一款將詞表征為實數值向量的高效工具, 其利用深度學習的思想，可以通過訓練，把對文本內容的處理簡化為 K 維向量空間中的向量運算，而向...

算算時間，從開始到現在，做機器學習算法也將近八個月了。雖然還沒有達到融會貫通的地步，但至少在熟悉了算法的流程后，我在算法的選擇和創造能力上有了不小的提升。實話說，機器學習很難，非常難，要做到完全...

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...

機器學習代碼的很大一個特點是依賴于矩陣和向量操作，這在神經網絡和矩陣分解類模型里面尤其明顯。從神經網絡里面的backprop到矩陣分解模型里面的更新法則都可以以向量和矩陣甚至張量的形式出現。

很多機器學習程序涉及從外存的數據讀取以及預處理。常見的例子比如深度的神經網絡，或者是基于外存計算的一些算法如VW還有我很早之前寫過的SVDFeature。在這類問題中，一個常見的優化是采用一個單...

摘要： 深度學習可以完成需要高度抽象特征的人工智能任務，如語音識別、圖像識別和檢索、自然語言理解等。深層模型是包含多個隱藏層的人工神經網絡，多層非線性結 構使其具備強大的特征表達能力和對復雜任務建模能力。

本文是騰訊深度學習系列文章的第三篇，聚焦于騰訊深度學習平臺Mariana中深度卷積神經網絡Deep CNNs的多GPU模型并行和數據并行框架。

本文是騰訊深度學習系列文章的第二篇，聚焦于騰訊深度學習平臺Mariana中深度神經網絡DNN的多GPU數據并行框架。

深度學習是近年機器學習領域的重大突破，有著廣泛的應用前景。隨著Google公開Google Brain計劃，業界對深度學習的熱情高漲。騰訊在深度學習領域持續投入，獲得了實際落地的產出。我們準備了...

包括：免費電子書、課程、視頻、講義、論文、站點、框架等等

CNN作為DL中最成功的模型之一，有必要對其更進一步研究它。雖然在前面的博文Stacked CNN簡單介紹中 有大概介紹過CNN的使用，不過那是有個前提的：CNN中的參數必須已提前學習好。而本文...

Deeplearning4j是Java的開源，分布式的深學習項目的人Skymind ，一個總部位于舊金山的商業智能和企業軟件公司牽頭。我們是一個團隊的數據科學家，深學專家， Java程序員和半眾生機器人。

11個著名的開源機器學習工具

一個機器可以根據照片來辨別鮮花的品種嗎？在機器學習角度，這其實是一個分類問題，即機器根據不同品種鮮花的數據進行學習，使其可以對未標記的測試圖片數據進行分類。這一小節，我們還是從scikit-le...

本文主要討論是用MLlib進行Classification工作。典型的應用場景就是AD CTR Prediction，也就是大部分互聯網公司的利潤來源。據業余了解，廣告CTR預估使用最多的基礎算...