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用Python实现机器学习算法——简单的神经网络

最近一位名叫Anna-Lena Popkes的小姐姐在GitHub上分享了自己如何使用Python（3.6及以上版本）实现7种机器学习算法的笔记，并附有完整代码。

2018-11-28

手把手教你用Kaggle开启机器学习之旅

我经常被朋友和大学生问到“如何入门机器学习或数据科学”。所以，这是我的答案…… 前言早些时候，我不太确定。我会说类似“学这门课”或“读这本教程”或“先学Python（这是我做过的事情）”。

2018-11-15

概述亚马逊网站验证码全部由英文字母组成，每个字母的形式也是多样的，通过Tesseract-OCR技术识别效率还是比较低，非常不理想。这里采用向量空间技术进行训练识别，经测试，识别率可达到95%，这个识别率通过训练库的不断增加还可继续提高。下面废话不多说，直接上干货。技术详解亚马逊验证码如下图：我这里收集了大量的亚马逊网站验证码，下面将随机抽一张验证码为mnyaph作详细讲解，如下图：总体思路 1.将原图片作二值化等特殊处理转换得到低像素图片 2.分割出每个字母的图片，并加入到训练库中 3.每个字母图片在训练库中训练 4.将每个字母图片训练后的结果依次组合起来，就是最终验证码使用技术库 PIL ：图片处理库 scipy ：科学计算库 ● 原图片处理这里将jpg格式转换为更小容量的gif格式，方便后面处理，并将原图片中的黑色像素（0）拷贝到新

2018-11-06

微软开源基于模型的机器学习框架 Infer.NET

6 日，微软开源了其基于模型的机器学习框架 Infer.NET。

2018-10-05

资源 | 机器学习必知的15大框架，欢迎补充！

机器学习工程师是开发产品和构建算法团队中的一部分，并确保其可靠、快速和成规模地工作。他们和数据科学家密切合作来了解理论知识和行业应用。

2018-09-04

这可能是最简单易懂的机器学习入门

你已经很好地利用了机器学习！虽然这听起来很复杂，需要大量的技术背景，但机器学习实际上是一个相当简单的概念。

2018-07-30

送你10本机器学习和数据科学必读书

1.Python Data Science Handbook 链接：https://github.com/jakevdp/PythonDataScienceHandbook作者：Jake VanderPlas 这本书介绍了在Python中处理数据所需要的基本而重要的库，包括IPython、NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-Learn和其他相关的包。该书假定读者对Python语言有一定的了解。如果你需要快速入门Python这门语言，可以查看免费的配套项目： A Whirlwind Tour of Python：https://github.com/jakevdp/WhirlwindTourOfPython 它会帮助研究员和科学家快速入门Python。 2.Neural Networks and Deep Learn

2018-07-15

这5个机器学习项目你不可错过！（附代码）

以下是5个新的机器学习或与机器学习有关的项目，你可能还没有听说过，但是你不能错过！本文将给大家介绍五个十分可怕但还鲜为人知的机器学习项目，囊括了一些潜在的机器学习的新想法。

2018-07-11

机器学习重塑供应链管理的10个途径

事实证明，机器学习能非常有效地考虑到以前未知的需求影响因素。机器学习与高级分析、物联网传感器和实时监测的结合，可以让很多供应链首次实现端到端可见性。

2018-06-24

有关机器学习Malware分类器的那些事

yara方法的多特征静态代码判断恶意软件的方式,完全使用机器学习分类器做为唯一判断依据。

2018-05-21

python机器学习简单案例零基础入门(更新中)

一概述使用工具注册登录初始首页新建全新 Python 文件 shift + enter 执行 code markdown Python基本语法条件和循环语句 Python 中的函数

2018-04-29

带你入门Python数据挖掘与机器学习（附代码、实例）

一、数据挖掘与机器学习技术简介什么是数据挖掘？数据挖掘指的是对现有的一些数据进行相应的处理和分析，最终得到数据与数据之间深层次关系的一种技术。

2018-04-07

SparkML机器学习之聚类（K-Means、GMM、LDA）

LDA可以用来生成一篇文档，生成时，每个词都是通过“以一定概率选择了某个主题，并从这个主题中以一定概率选择某个词语”，这样反复进行，就可以生成一篇文档；反过来，LDA又是一种非监督机器学习技术，可以识别出大规模文档集或语料库中的主题

2018-04-03

大数据潮流下的机器学习及应用场景

机器学习是一门人工智能的科学，能通过经验自动改进的计算机算法的研究。机器学习是一个多学科交叉的领域，会涉及到计算机、信息学、数学、统计学、神经科学等。

2018-02-27

机器学习？人工智能？傻傻分不清楚？

人工智能并不是一个新的术语，它已经有几十年的历史了，大约从 80 年代初开始，计算机科学家们开始设计可以学习和模仿人类行为的算法。

2018-02-09

Let's Fork | 11 款 Github 最新「机器学习」开源项目

github.com/facebookresearch/adversarial_image_defenses DeepLeague 英雄联盟地图标注数据集 DeepLeague 是首个将计算机视觉、深度学习和英雄联盟

2018-02-01

Python机器学习：通过scikit-learn实现集成算法

Python机器学习：通过scikit-learn实现集成算法有时提高机器学习算法的准确度很困难，本文将通过scikit-learn介绍三种提高算法准确度的集成算法。

2018-01-16

Github近期最有趣的10款机器学习开源项目

该库使用 dlib 顶尖的深度学习人脸识别技术构建，在户外脸部检测数据库基准（Labeled Faces in the Wild benchmark）上的准确率高达 99.38%。

2018-01-02

盘点·GitHub最著名的20个Python机器学习项目

我们分析了GitHub上的前20名Python机器学习项目，发现scikit-Learn，PyLearn2和NuPic是贡献最积极的项目。让我们一起在Github上探索这些流行的项目！

2017-12-05

【机器学习调查】脏数据最棘手，逻辑回归最常用

数据科学社区Kaggle的最新调查显示，机器学习和数据科学研究者在被问到工作中面临的最大障碍时，最常见的回答是“脏数据”，其次是缺乏该领域的人才。

2017-11-05

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更多资源

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

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。

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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。