Nowadays, machine learning has started to restructure the way we live, and now it's time to understand why it matters.
One of the latest trends in the world of technology and engineering is “machine learning” — in fact, all of the big technology companies today have invested in artificial intelligence and machine learning projects. The term “machine learning” was first d
当谈到训练计算机在没有明确编程的情况下采取行动时，存在大量来自机器学习领域的工具。学术界和行业专业人士使用这些工具在MRI扫描中构建从语音识别到癌症检测的多种应用。这些工具可在网上免费获得。如果您感兴趣，我已经编制了这些的排名（请参阅本页底部）以及一些区分它们的重要功能的概述。其中，从主页网站获取每种工具的描述，关注机器学习中的特定范例以及学术界和工业界的一些显着用途。
链接：https://www.theinsaneapp.com/2021/09/best-github-repository-for-machine-learning.html
15 Players that Use Machine Learning in FinTech Space Machine learning is a type of artificial intelligence that provides computers with the ability to learn without being explicitly programmed. Machine learning focuses on the development of computer progr
编者注：澳大利亚机器学习专家、畅销书作者 Jason Brownlee，对机器学习领域的各类优质书籍进行了盘点，汇总成这份阅读指南。在 AI 研习社所筛选的学习资源中，这堪称是迄今为止最全面、最完整、权威性比较高的一份 ML 书单，涵盖了最值得学习者、从业者、开发者认真研读的精品书目。这份指南适合多样背景的读者：从想要了解机器学习的普通人，到入门新手，再到高阶开发者和学术研究人员。因此，AI 研习社对其进行编译整理，特来与大家分享。 友情提醒：该指南只考虑了英文市场的机器学习图书，适合大家作为国际市场高品
【磐创AI 导读】：本文将会带大家在3分钟内理解GPT，BERT和XLNet的概念差异，欢迎大家转发、留言。
数字身份解决方案提供商Learning Machine获300万美元种子融资
We analyze Top 20 Python Machine learning projects on GitHub and find that scikit-Learn, PyLearn2 an
本文推荐15个机器学习课程和行业领先大牛的教程。其中大多数课程都是免费的，无需注册即可自学。内容包括决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、神经网络和深度学习、估计、贝叶斯学习、支持向量机和核方法（kernel）、聚类、无监督学习、提升算法（boosting）、强化学习和学习理论（learning theory）。 如果你需要回顾一下机器学习的背景知识，卡内基梅隆大学（Carnegie Mellon University）的Geoff Gordon教授的机器学习系列课程非常值得学习：机器学习的数学背景（Math Ba
越来越多的开发者和学习者转投人工智能，但很多人鉴于跨行的难度，并不知道如何开始学习人工智能和机器学习。本文是作者Arun Agrahri整理的一些优秀文章，内容包括启发阅读和学习资源以及工具，希望能对你有所帮助。 启发性阅读 还不大了解人工智能行业的小伙伴可以看看以下文章，如果你已经转型AI，可跳过…… https://www.technologyreview.com/s/534871/our-fear-of-artificial-intelligence/ https://www.techn
从代码中学习Python知识和Python与数据相关的知识，是一个有效的方法。例如：想了解Python做数据可视化的工作。我们可以从互联网找一些Python做数据可视化的代码进行阅读，调试和迁移。这样做的好处，突出实用性。同时，我们在结合联想的学习方法，对所用到的可视化函数，做个更深入地了解和使用。我借用《数据科学和人工智能》这个公众号，分享一些我在实际的数据问题时，从网上找到的Python代码，希望这些代码对大家有作用和启发。
找资料也是门学问，别抓着机器学习就一拥而上。 作者 | Jason Brownlee 编译 | AI100（ID:rgznai100） 来看个小故事：机器学习火了。 做开发的工程师小张，和做对冲基金的经理老王，都希望在自己的领域加入机器学习。 工程师小张，希望能在自己的软件项目中加入机器学习。而经理老王，则希望在量化交易中，更多借助机器学习的强大，来处理交易，从而占据市场先机。 老王有着多年的编程经验，小张则是多年的开发经验。两人分别让周围的朋友推荐一些书籍，买来自学。 不过，这两人很快就读不下去了，连
Coursera近期新推了一个金融和机器学习的专项课程系列：Machine Learning and Reinforcement Learning in Finance Specialization（金融中的机器学习和强化学习），看起来很有意思。
链接：https://www.zhihu.com/question/266291909/answer/2429781356
source：https://github.com/FavioVazquez/ds-cheatsheets
尽管机器学习的历史可以追溯到1959年，但目前，这个领域正以前所未有的速度发展。最近，我一直在网上寻找关于机器学习和NLP各方面的好资源，为了帮助到和我有相同需求的人，我整理了一份迄今为止我发现的最好
编辑 | MingMing 尽管机器学习的历史可以追溯到1959年，但目前，这个领域正以前所未有的速度发展。最近，我一直在网上寻找关于机器学习和NLP各方面的好资源，为了帮助到和我有相同需求的人，我整理了一份迄今为止我发现的最好的教程内容列表。 通过教程中的简介内容讲述一个概念。避免了包括书籍章节涵盖范围广，以及研究论文在教学理念上做的不好的特点。 我把这篇文章分成四个部分：机器学习、NLP、Python和数学。 每个部分中都包含了一些主题文章，但是由于材料巨大，每个部分不可能包含所有可能的主题，我将每
There's a race between tech giants to open source machine learning systems and become a dominant platform. Apache SystemML has clear enterprise spin. IBM on Monday said its machine learning system, dubbed SystemML, has been accepted as an open source pr
Two definitions of machine learning are offered.
所谓Machine Learning的方向，就是你就写段程序，然后让机器人变得了很聪明，它就能够有学习的能力。
【新智元导读】本文收集并详细筛选出了一系列机器学习、自然语言处理、Python及数学基础知识的相关资源和教程，数目多达200种！来源既包括斯坦福、MIT等名校，也有Github、Medium等热门网站上的技术教程和资料，筛选原则是内容尽量涵盖精华要点，避免重复。干货满满的一篇教程汇总，强烈建议大家收藏学习！
《Pattern Recognition》是人工智能领域的国际知名期刊（中科院一区Top、CCF B类期刊），影响因子为8.518; 其现有专刊“Graph Machine Learning for Pattern Recognition on Complex Graphs”征稿, 欢迎大家踊跃投稿！ 1. Aim and Scope Existing works on graph machine learning, especially on graph neural network (GNN), are
Machine learning is the idea that there are generic algorithms that can tell you something interesting about a set of data without you having to write any custom code specific to the problem.Instead of writing code, you feed data to the generic algorithm and it builds its own logic based on the data.
关于更多机器学习、人工智能、增强现实、Unity、Unreal资源和技术干货，可以关注公众号：三次方AIRX
按要求转载自网路冷眼 作者 | Robbie Allen 机器学习（Machine Learning）有不少有用的流程图和机器学习算法表。 这里只包括所发现的最全面的速查表。 神经网络架构（NeuralNetwork Architectures） 来源：http://www.asimovinstitute.org/neural-network-zoo/ Microsoft Azure算法流程图（Microsoft AzureAlgorithm Flowchart） 来源：https://docs.micro
Azure Machine Learning Studio 有着大量的机器学习算法，现在你可以使用它来构建预测分析解决方案。这些算法可用于一般的机器学习：回归分析、分类、聚类和异常检测，且每一个都可以
Why-you-should-learn-Python-Programming-Language-in.png
Machine learning and quantum computing mathematical foundations are strikingly similar.
【新智元导读】《机器学习》作者、南京大学教授周志华在本文中，针对当前机器学习环境适应低、数据共享难等局限，提出新概念 learnware（学件）。Learnware 具有 reusable（可重用）、evolvable（可演进）、comprehensible（可了解） 三大特点，如若能得以实现，强大的机器学习模型也能用小数据训练，数据保密问题也能得以缓解，更多终端用户都能像专家一样使用机器学习技术，并最终形成一个 learnware 市场。 Zhi-Hua Zhou is a professor at th
One of the most well-known and essential sub-fields of data science is machine learning. The term machine learning was first used in 1959 by IBM researcher Arthur Samuel. From there, the field of machine learning gained much interest from others, especially for its use in classifications.
https://www.machinelearningplus.com/machine-learning/bias-variance-tradeoff/
5本深度学习书籍资源推荐 深度学习（Deep Learning） by Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville R语言深度学习实践指南（Deep Learning Made Easy with R） by Dr. N.D. Lewis 深度学习基础（Fundamentals of Deep Learning） by Nikhil Buduma 神经网络和统计学习（Neural networks and statistical learning
机器学习机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与统计推断学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。算法设计方面，机器学习理论关注可以实现的，行之有效的学习算法。 下面从微观到宏观试着梳理一下机器学习的范畴：一个具体的算法，领域进一步细分，实战应用场景，与其
【导读】转载来自ty4z2008（GItHub）整理的机器学习&深度学习知识资料大全荟萃，包含各种论文、代码、视频、书籍、文章、数据等等。是学习机器学习和深度学习的必备品！ ty4z2008前言：希望转载的朋友，你可以不用联系我．但是一定要保留原文链接，因为这个项目还在继续也在不定期更新．希望看到文章的朋友能够学到更多．此外:某些资料在中国访问需要梯子. 昨天介绍了第一篇： 【干货荟萃】机器学习&深度学习知识资料大全集(一)（论文/教程/代码/书籍/数据/课程等） 今天第二篇： 《Image Scalin
机器学习涉及到的方面非常多。当我开始准备复习这些内容的时候，我找到了许多不同的”速查表”, 这些速查表针对某一主题都罗列出了所有我需要知道的知识重点。最终我编译了超过 20 份机器学习相关的速查表，其中一些是我经常用到的而且我相信其他人也会从中受益。本文整理了我在网络上找到的 27 个速查表，我认为比较好。如果我有遗漏，欢迎补充。
来源：网路冷眼 作者：Hanson 本文长度为680字，建议阅读5分钟 本文为你分享有关机器学习、Python和相关数学知识的速查表大全。 机器学习有很多方面。 当我开始刷新这个主题时，我遇到了各种“速查表”，这里仅列出了需要知道的给定主题的所有要点。 最后，我收集了与机器学习相关的速查表。有些我经常参考，并且认为其他人也可能从中受益。因此， 这篇文章把我从网上发现的很好的27个速查表分享出来，以供大家参考。 后台回复关键词“速查表”下载27个速查表。 机器学习（Machine Learning） 有不
2017-12-19 Queen 目标检测和深度学习 本文整理了机器学习/深度学习比较优秀的线上开放课程，一般来说，入门机器学习的经典课程是Stanford: CS229，入门深度学习的经典课程是Stanford: CS231n。 Table of Contents Deep Learning Machine Learning Reinforcement Learning Computer Vision Artificial Intelligence Deep Learning [CMU: 11-785
原作者 Radhouane Aniba 编译 CDA 编译团队 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 如何选书 选择一本合适的数据科学书至关重要，一本不适合的书会浪费你的时间以及精力。 有时候，书的大纲可能正合你意。但是随着你深入阅读时，可能会发现作者只触及了表面，并不够深入。这种情况之前也发在我的身上，我写这篇文章就是为了让你避免这种情况。 当我们选择数据科学相关书籍时，可以考录一下几点： · 看作者的个人简介：能够帮助了解作者的背景，他的研究和主要兴趣，同时也展现了本书的一些细节。但也要给新
今天分享一篇机器学习的文章。翻了一半，发现Linux中国已经翻译过了。。。干脆搬过来，还有一个姊妹篇《My Curated List of AI and Machine Learning Resources from Around the Web》，明天准备发这个。 原文地址是：Cheat Sheet of Machine Learning and Python (and Math) Cheat Sheets 译文地址是：https://linux.cn/article-8754-1.html 机器学
Machine Learning Yearning. 全新版本 本书作者是Andrew NG 此处为23-27章 以下是Machine Learning Yearning的后续篇章。 这些章节具体讨论了如何解决算法的高偏差和高方差问题。阅读本周章节来了解更多! -——————————————————————————————————– Drive.ai 的一个重大突破 昨天Drive.ai宣布将于2018年7月开始在Frisco(美国城市，得克萨斯州中)为公众提供自动驾驶服务。 自动驾驶汽车不再
Machine Learning Yearning. 全新版本 本书作者是Andrew NG 此处为20-22章 以下是Machine Learning Yearning的后续篇章。连同下周的章节，将会教你如何使用偏差和方差来优化你的ML项目。偏差/方差存在着一些旧的观念，例如“偏差/方差权衡的问题”，在深度学习的时代已经变得不那么有用了，而现代的ML需要新的指导方针。你可以通过阅读这些章节了解更多! 昨天是我离开百度的一周年纪念日，之后我创建了deeplearning.ai, Landing.AI和
Machine Learning Yearning. 全新版本 本书作者是Andrew NG
本库包含了用 Python （3.6 版本及以上）实现的基本的机器学习算法，所有的算法都是从头开始写并且没有用到其他的机器学习库。该库旨在让开发者对这些基本的机器学习算法有简单的了解，而不是用有效的方式去实现它们。 Github 地址: https://github.com/zotroneneis/machine_learning_basics 线性回归 在线性回归中，我们会模拟标量因变量 y 和一个及多个独立变量 x 之间的关系。 链接： https://github.com/zotroneneis/ma
IBM is aiming to popularise its proprietary machine learning programme SystemML through open-source communities. Announcing the decision to share the system source code on the company blog, IBM’s Analytics VP Rob Thomas said application developers are in n
机器学习(Machine Learning) 解释讲述人工智能领域内的专业词汇和算法，是AI君在2018年最先要做的事情，我们第一个要讲的就是大名鼎鼎的“机器学习”。 机器学习，英文全称Machine Learning，是人工智能领域的一个重要学科，Tom M. Mitchell在其著作《Machine Learning》中指出，机器学习就是指“计算机利用经验自动改善系统自身性能的行为”。简言之，机器学习是指通过计算机学习数据中的内在规律性信息，获得新的经验和知识，以提高计算机的智能性，使计算机能够像人
大数据文摘作品 编译：潇夜、大饼、蒋宝尚 昨天，谷歌刚刚上线的机器学习课程刷屏科技媒体头条（点击查看相关评测）。激动过后，多数AI学习者会陷入焦虑：入坑人工智能，到底要从何入手？ 的确，如今学习人工智能最大的困难不是找不到资料，更多同学的痛苦是：网上资源太多了，以至于没法知道从哪儿开始搜索，也没法知道搜到什么程度。 为了节省大家的时间，我们搜遍网络把最好的免费资源汇总整理到这篇文章当中。这些链接够你学上很久，而且你看完本文一定会再次惊叹：现在网上关于机器学习、深度学习和人工智能的信
最近在学深度学习相关的东西，在网上搜集到了一些不错的资料，现在汇总一下： Free Online Books Deep Learning66 by Yoshua Bengio, Ian Goodfellow and Aaron Courville Neural Networks and Deep Learning42 by Michael Nielsen Deep Learning27 by Microsoft Research Deep Learning Tutorial23 by LISA lab,
机器学习 以下是一些实用的流程图和机器学习算法表。 神经网络架构 来源： http : //www.asimovinstitute.org/neural-network-zoo/ The Neura
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