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Python机器学习笔记：XgBoost算法

可以加载多种数据格式的训练数据： 1 2 3 4 5 libsvm 格式的文本数据； Numpy 的二维数组； XGBoost 的二进制的缓存文件。

2019-03-03

机器学习开源一览

研究数据挖掘和机器学习有一段时间了,对数据挖掘来说,商用软件有SAS、Clementine、Oracle数据挖掘组件等等;由于个人学习和版权、算法定制等问题,开源的数据挖掘与机器学习软件(库)目前也十分必需

2018-12-30

机器学习 —— 社交媒体的“测谎仪”

l 数据收集我的训练数据包括“真新闻”和“假新闻”，数据收集的流程也分为真、假两个部分，其中假新闻的收集非常简单。

2018-11-28

谈谈机器学习模型的部署

随着机器学习的广泛应用，如何高效的把训练好的机器学习的模型部署到生产环境，正在被越来越多的工具所支持。我们今天就来看一看不同的工具是如何解决这个问题的。

2018-10-08

机器学习笔记——哑变量处理

在机器学习的特征处理环节，免不了需要用到类别型特征，这类特征进入模型的方式与一般数值型变量有所不同。

2018-10-07

Python机器学习（一）：kNN算法

这段时间用opencv中的机器学习算法做了一下目标检测，效果还是不错的。但都是按照命令和库进行调用，基本对我来说是个黑盒子。固然工程师要会用工具，但如果不深入理解内部实现，是很难进步的。

2018-09-24

机器学习算法与Python学习

在过去十年中，人们对机器学习的兴趣激增。几乎每天，我们都可以在各种各样的计算机科学课程、行业会议、华尔街日报等等看到有关机器学习的讨论。

2018-09-10

引子 2017年5月31日，包括 Aaron Courville（《Deep Learning》一书作者）在内的五位作者，在 arXiv 上提交了一篇论文《Adversarial Generation of Natural Language》，提出了一种新的基于生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GAN）的自然语言生成（Natural Language Generation，NLG）方法，在自动写诗这件事情上取得了非常好的效果，但这并不是重点。重点是，这篇文章引发了自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）大神 Yoav GoldGerg和深度学习（Deep Learning, DL）大神 Yann LeCun 的论战。 Yoav 先是在 Twitter

2018-09-10

最通俗的机器学习介绍

摘要：在本文中，我将描述数据分析是如何与机器学习相关的，还将揭开机器学习中的一些荒唐和错误的说法，并解释机器学习的过程和类型。

2018-08-30

机器学习 vs. 深度学习

机器学习机器学习是人工智能技术的补充，有如下几种常用算法： Find-S 决策树随机森林算法神经网络机器学习算法通常分为以下三大类：有监督学习：需要从有标签的数据中学到或者建立一个模式。

2018-08-18

机器学习实战之线性回归

线性回归原理与推导如图所示，这时一组二维的数据，我们先想想如何通过一条直线较好的拟合这些散点了？直白的说：尽量让拟合的直线穿过这些散点（这些点离拟合直线很近）。

2018-07-01

机器学习实战之Logistic回归

本系列教程特点：基于《机器学习实战》尽量避免讲太多数学公式，通过简单直白的方式讲解各算法的原理对于算法实现的代码进行详细讲解哪些读者可以食用：了解机器学习的基本术语会Python语言会numpy

2018-06-24

（转）机器学习：偏差处理（2）

如果具有较高的方差，那么向训练集增加数据。如果你可以加大神经网络的规模且无限制地增加训练集数据，那么在很多学习问题上都可以做的很好。

2018-05-28

工业机器视觉的常见应用

这些技术在机器视觉中是并列关系，相互协调应用才能构成一个成功的工业机器视觉应用系统。

2018-04-12

机器学习的入门逻辑回归

随着机器学习领域理论的成熟，自从“阿尔法狗”等一系列的热门爆点话题之后，被推到了人前，受到越来越多人的关注。越来越多的相关技术被应用于生活。很多计算机行业也开始纷纷踏入机器学习岗。

2018-03-26

帮你看家的机器人

长久以来，人类念念不忘的想法就是让机器人可以「为民服务」。在韩国，这个愿望已经落实。

2018-03-14

云计算“恋上”机器学习

人们近几年来一直在谈论机器学习，因为它可以影响人类生活的各个方面并创造巨大的利益。科学家也正在努力发展机器学习，希望它们能够自我进化。

2018-02-18

机器学习 Python 库 Top 20

2016 Top 20 Python 机器学习开源项目 1. Scikit-learn是一个简单且高效的数据挖掘和数据分析工具，易上手，可以在多个上下文中重复使用。

2018-01-20

为什么机器学习难于应用

应用机器学习是有挑战性的。在机器学习领域，你必须要在没有正确答案的问题上做出很多决定！例如： · 用什么框架？ · 用什么数据作为输入，要输出什么数据？ · 用什么算法？ · 用什么算法配置？

2018-01-01

机器学习（三）--- scala学习笔记

HadoopMapReduce的通用并行框架，Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的

2017-12-03

资源下载

更多资源

腾讯云软件源

为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题，腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构，目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源，继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。