machineLearning

GIT 查看/删除/添加远程库

查看远程库$gitremote-voriginhttps://github.com/autoliuweijie/MachineLearning.git(fetch)originhttps://github.com
autoliuweijie·2016-08-17 13:05

机器学习资料整理，收藏了不后悔!

学习MachineLearning也有很长一段时间了，前段时间在paper中应用了GTB（GradientTreeBoosting）算法。
csshuke·2016-08-16 14:46

使用Kubernetes和TensorFlow Serving将神经网络镜像分类进行弹性扩容

其中，关于机器学习，谷歌发布了云端机器学习平台（CloudMachineLearning），为开发者和企业用户提供一整套包含视听及翻译的应用API，例如CloudT
mydear_11000·2016-08-15 14:04

机器学习入门读书笔记一（概述）

书名：《MachineLearninginAction》作者：PeterHarrington最近在读《MachineLearninginAction》这本书，在这里做一些总结：相信你应该已经对机器学习有了一定的了解
小木头--·2016-08-14 00:11

平安好房iOS开发团队技术周报（第十二期）

资讯1)ApplebuysmachinelearningstartupTuriByJacobKastrenakesTuri的产品可以协助开发者将机器学习以及人工智能技术加入软件，可以预测用户数量变化、情绪分析
linkoubian·2016-08-06 23:13

用sklearn绘制ROC曲线

January24,2015moutai10BigDataTools,DataProcessing,MachineLearningTheROCcurvestandsforReceiverOperatingCharacteristiccurve
君植泽·2016-08-05 21:21

史上最全的机器学习资料（下）

为了让开发者更加广泛、深入地了解机器学习，云栖社区组织翻译了GitHubAwesomeMachineLearning资源，涵盖24种编程语言的机器学习的框架、库以及其他相关资料。
lipc_·2016-08-04 17:51

史上最全的机器学习资料（上）

为了让开发者更加广泛、深入地了解机器学习，云栖社区组织翻译了GitHubAwesomeMachineLearning资源，涵盖24种编程语言的机器学习的框架、库以及其他相关资料。
lipc_·2016-08-04 17:34

机器学习和深度学习资料汇总【01】

《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、DeepLearning.
地灯·2016-08-03 17:32

机器学习

Coursera：斯坦福NG及相关课件机器学习CS229MachineLearningCourseMaterialsUdacity：IntrotoMeachineLearning台湾大学：机器学习基石（
瘦长的丰一禾·2016-08-02 20:52

Numpy.mat in Python

backgroundWhenreadingthebookMachinelearninginAction,InoticedthatwhentheauthorusedpackageNumpy,heusedararefunction
Junbin_H·2016-08-01 18:27

Spark中saveAsTextFile至stage划分和job提交的源代码分析

阅读更多之前看了SparkStreaming和SparkSQL,自己还花了一些时间去玩了些machinelearning的算法，像线性回归，kmeans，协同过滤等。
humingminghz·2016-07-29 14:00

Spark中saveAsTextFile至stage划分和job提交的源代码分析

阅读更多之前看了SparkStreaming和SparkSQL,自己还花了一些时间去玩了些machinelearning的算法，像线性回归，kmeans，协同过滤等。
humingminghz·2016-07-29 14:00

[05.专题]Machine Learning Specialization

课程网址COURSE1MachineLearningFoundations:ACaseStudyApproachUpcomingsession:Aug1—Sep19.Commitment6weeksofstudy
43daf5f8181f·2016-07-28 19:02

构建数据科学档案：机器学习项目

原文：Buildingadatascienceportfolio:Machinelearningproject作者：VikParuchuri，开发者，数据科学家，Dataquest.io创始人翻译：Alvin
周建丁·2016-07-21 15:05

Andrew NG 《machine learning》week 7,class1 —Large Margin Classification

AndrewNG《machinelearning》week7,class1—LargeMarginClassification本课主要是通过逻辑回归函数来进行支持向量机（SVM）的学习。
LilyNothing·2016-07-17 14:21

机器学习入门心得——书籍、课程推荐

MOOCsCoursera上AndrewNg的MachineLearning课程：适合MachineLearning的入门，我当时是研一的上学期听的这个课，学校的课还比较多，那时是完全按照他的课程日历来学的
Shingle_·2016-07-16 16:25

神经网络中的参数的求解：前向和反向传播算法

:http://www.cnblogs.com/happylion/p/4193527.htmlFormoreinfo:youcouldrefthebook《PatternRecognitionandMachineLearning
junmuzi·2016-07-13 21:55

The best way to get unique elements of a list in Python

ThebestwaytogetuniqueelementsofalistinPythonInspiredbytheBookMachineLearninginAction最近在学习和实现MachineLearninginAction
Junbin_H·2016-07-09 20:09

VS2013调用armadillo使用KNN算法实现0-9数字分类

PerterHarrington的《机器学习实战》（MachineLearningInAction）的例子是使用python编写的，当我们使用Visualstudio平台或其他C++平台时，调用C++编写的机器学习算法可能更加方便
CDownLoad_ZXL·2016-07-08 13:00

PET/CT图像的纹理特征提取

WangH,ZhouZ,LiY,etal.Comparisonofmachinelearningmethodsforclassifyingmediastinallymphnodemetast
MrGiovanni·2016-07-05 13:03

马上要参加数据工程师面试？花一分钟看看这个速读书籍列表！

FundamentalsofMachineLearningforPredictiveDataAnalytics:Algorithms,WorkedExamples,andCaseStudies（机器学习基础之预测数据分析
u013886628·2016-07-05 08:00

【投稿】Machine Learing With Spark Note 3：构建分类器

本文为数盟特约作者投稿，欢迎转载，请注明出处“数盟社区”和作者博主简介：段石石，1号店精准化推荐算法工程师，主要负责1号店用户画像构建，喜欢钻研点MachineLearning的黑科技，对DeepLearning
·2016-07-05 08:00

【投稿】Machine Learning With Spark Note 2:构建简单的推荐系统

本文为数盟特约作者投稿，欢迎转载，请注明出处“数盟社区”和作者博主简介：段石石，1号店精准化推荐算法工程师，主要负责1号店用户画像构建，喜欢钻研点MachineLearning的黑科技，对DeepLearning
u013886628·2016-07-05 07:00

【投稿】Machine Learning With Spark Note 1:数据基本处理

本文为数盟特约作者投稿，欢迎转载，请注明出处“数盟社区”和作者博主简介：段石石，1号店精准化推荐算法工程师，主要负责1号店用户画像构建，喜欢钻研点MachineLearning的黑科技，对DeepLearning
u013886628·2016-07-05 07:00

CNN笔记：通俗理解卷积神经网络

通俗理解卷积神经网络（cs231n与5月dl班课程笔记）http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/518124591前言  2012年我在北京组织过8期machinelearning
Real_Myth·2016-07-04 22:00

深度学习资料汇总

1.入门   NeuralNetwork(别名)：DeepLearning  1) MachineLearningMastery(初学者、从业人员、高级人员)      2) ConvolutionalNeuralNetworksforVisualRecognition
MyArrow·2016-07-04 14:00

CNN笔记：通俗理解卷积神经网络

通俗理解卷积神经网络（cs231n与5月dl班课程笔记）http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/518124591前言  2012年我在北京组织过8期machinelearning
凌风探梅·2016-07-04 00:00

简单的BP神经网络实现

简单的BP神经网络cosfunction；(courseramachinelearningprogrammingassignment)function[Jgrad]=nnCostFunction(nn_params
wutao02·2016-07-03 16:52

CNN笔记：通俗理解卷积神经网络

        通俗理解卷积神经网络（cs231n与5月dl班课程笔记）1前言  2012年我在北京组织过8期machinelearning读书会，那时“机器学习”非常火，很多人都对其抱有巨大的热情。
v_JULY_v·2016-07-02 22:00

MachineLearning01_DecisionTree(决策树)

分类树（决策树）是一种十分常用的分类方法。他是一种监管学习，所谓监管学习就是给定一堆样本，每个样本都有一组属性和一个类别，这些类别是事先确定的，那么通过学习得到一个分类器，这个分类器能够对新出现的对象给出正确的分类。这样的机器学习就被称之为监督学习。下面介绍用ID3算法构造决策树的过程(参考http://blog.csdn.net/acdreamers/article/details/446611
夜吟·2016-07-01 23:20

[台大机器学习笔记整理]perceptron learning algorithm

MachineLearning的基本模型是AtakesDandHtogetg其中A是Algorithm,D是Data,H是Hypothesis,g是goal其总体的运行结构如图所示接下来以最简单的感知器举例说明感知器模型最简单的二分线性感知器
inabaraku·2016-07-01 20:48

机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料

《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、DeepLearning.
徐骁俊,您的CIO咨询·2016-06-30 15:00

数据预处理系列：（十七）用随机梯度下降处理回归

viewmode=contents博主简介：风雪夜归子（英文名:Allen），机器学习算法攻城狮，喜爱钻研MachineLearning的黑科技，对DeepLearning和ArtificialIntelligence
u013719780·2016-06-27 12:00

数据预处理系列：（十六）直接定义一个正态随机过程对象

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风雪夜归子·2016-06-27 12:52

数据预处理系列：（十六）直接定义一个正态随机过程对象

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u013719780·2016-06-27 12:00

数据预处理系列：（十五）用正态随机过程处理回归

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u013719780·2016-06-27 11:00

数据预处理系列：（十四）用管线命令连接多个转换方法

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u013719780·2016-06-27 11:00

数据预处理系列：（十三）用字典学习分解法分类

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u013719780·2016-06-27 11:00

数据预处理系列：（十二）用截断奇异值分解降维

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u013719780·2016-06-27 11:00

数据预处理系列：（十一）用核PCA实现非线性降维

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u013719780·2016-06-27 11:00

数据预处理系列：（十）用因子分析降维

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u013719780·2016-06-27 11:00

数据预处理系列：（九）用主成分分析（PCA）降维

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u013719780·2016-06-27 11:00

数据预处理系列：（八）用管线命令处理多个步骤

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u013719780·2016-06-27 10:00

数据预处理系列：（七）处理缺失值

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u013719780·2016-06-27 10:00

数据预处理系列：（六）标签特征二元化

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u013719780·2016-06-25 22:00

数据预处理系列：（五）分类变量处理

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u013719780·2016-06-25 22:00

数据预处理系列：（四）用阈值创建二元特征

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u013719780·2016-06-25 22:00

数据预处理系列：（三）把数据调整为标准正态分布

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u013719780·2016-06-25 22:00

数据预处理系列：（二）创建试验样本数据

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u013719780·2016-06-25 22:00
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