Machine Learning Mastery 机器学习算法教程 机器学习算法之旅 利用隔离森林和核密度估计的异常检测 机器学习中的装袋和随机森林集成算法 从零开始实现机器学习算法的好处 更好的朴素贝叶斯：从朴素贝叶斯算法中收益最大的 12 个技巧 机器学习的提升和 AdaBoost 选择机器学习算法：Microsoft Azure 的经验教训 机器学习的分类和回归树 什么是机器学习中的混淆矩阵 如何使用 Python 从零开始创建算法测试工具 通过创建机器学习算法的目标列表来获得控制权 机器学习中算法
随着机器学习技术的迅速发展，Python已成为了机器学习领域最受欢迎的编程语言之一。Python以其简单易用、灵活性和丰富的生态系统等优势，在机器学习领域得到了广泛应用。
https://machine-learning-course.readthedocs.io/en/latest/
搭建一个QQ机器人需要使用Python编程语言和QQ群机器人 API。在这里,介绍如何自己搭建一个QQ群机器人。
2017 年末，PSF（Python Software Foundation，Python 软件基金会）和 JetBrains 一起进行了一次全球范围内的关于 Python 使用情况的问卷调查，共有来自 153 个国家的 9506 名开发者参与了这次调查，官方也发布了一份调查报告分析。
最近梳理了下历史文章，精选了一些文章，分为机器学习，深度学习，人工智能等几大板块，文章已开通【快捷转载】，欢迎阅读及转载。
近年来，人工智能和机器学习成为了科技发展的热门话题。其中，Python作为一种简洁、易学且功能强大的编程语言，被广泛应用于人工智能和机器学习领域。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，Python在这些领域的应用也将继续发挥重要作用。
Python生态系统正在不断成长，并可能成为机器学习的统治平台。
解释型语言编写的程序不需要编译，在执行的时候，专门有一个解释器能够将VB语言翻译成机器语言，每个语句都是执行的时候才翻译。这样解释型语言每执行一次就要翻译一次，效率比较低。
编译 | AI科技大本营（公众号ID：rgznai100） 参与 | 林椿眄 编辑 | 明明 【AI科技大本营导读】Python 语言是机器学习领域最优秀的编程语言之一，现在它正挑战着 R 语言在学术界和研究领域的统治地位。那么，为什么 Python 语言在机器学习领域会如此受欢迎？Python 领域资深专家 Mike Driscoll 组织了一次访谈会，邀请了五位 Python 专家和机器学习社区人士，共同分析 Python 语言受欢迎的原因。营长将五位人士的观点罗列如下。 ▌ “编程是一项社交活动
万事开头难，首先Python机器学习整个流程的第一步就是学习Python这门编程语言的相关基础知识。
Python 可以说是现在最流行的机器学习语言，而且你也能在网上找到大量的资源。你现在也在考虑从 Python 入门机器学习吗？本教程或许能帮你成功上手，从 0 到 1 掌握 Python 机器学习，至于后面再从 1 到 100 变成机器学习专家，就要看你自己的努力了。本教程原文分为两个部分，机器之心在本文中将其进行了整合，原文可参阅：http://suo.im/KUWgl 和 http://suo.im/96wD3。本教程的作者为 KDnuggets 副主编兼数据科学家 Matthew Mayo。 「开始
当涉及到训练计算机的行为而不需要明确的编程，存在大量的机器学习领域的工具。学术和工业界专业人士使用这些工具来构建从语音识别到MRI扫描中的癌症检测的许多应用。许多这些工具可以在网上免费获得。如果你有兴趣，我已经编译了这些（见本页底部）的排名，以及区分它们中一些重要功能的概述。具体来说，该工具所用的语言、每个工具的主页网站上的描述、对机器学习中特定范式的关注以及学术界和工业界的一些主要用途。
前言 “这就是阅读。即将新软件安装到大脑里的过程。” 就我个人而言，我从视频和在线教程中所学到的始终没有从书本中学到的多。 了解机器学习和数据科学很容易。目前有许多开放课程，你可以马上就开始学习。但是，获得更深入的学习需要额外的努力。例如：你可能会很快了解随机森林如何运作，但了解其背后的逻辑需要额外的努力。 质疑的信心来自于阅读。有些人很容易接受现状。另一方面，一些好奇的人则会反思“为什么不能这样做呢？”就是在这种情况下，人们开始尝试用新的方式完成任务。几乎每个我在美国管理协会（AMA）遇到的数据科学家，都
导读：C++、Java大神Bruce Eckel前些天在中国之行中，毫不掩饰对Python的偏爱：“坦白来讲，我最喜欢的语言是Python。每当我有问题需要被解决的时候我发现Python是最快可以给我结果的一个语言，所以我很喜欢，很享受Python。”
由于计算机内部只能接受二进制代码，因此，用二进制代码0和1描述的指令称为机器指令，全部机器指令的集合构成计算的机器语言 机器语言属于低级语言
在 上次的送书活动 中，营长做了个调查问卷，结果显示大家更喜欢深度学习、Python以及TensorFlow方面的书，所以这期送书活动一并满足大家。本期图书选自人民邮电出版社图书，包括：近期AI圈儿比较流行的一本书《人工智能简史》，《TensorFlow机器学习项目实战》，高实战性的《Python机器学习经典实例》，深度学习领域的圣经“花书”，经典的《机器学习实战》，广受欢迎的《流畅的Python》，东京大学教授、机器学习专业专家杉山将执笔《图解机器学习》。另外，可在文末投票，选出下期你希望营长能够送的
Machine Learning Mastery 计算机视觉教程 通道在前和通道在后图像格式的温和介绍 深度学习在计算机视觉中的 9 个应用 为 CNN 准备和扩充图像数据的最佳实践 8 本计算机视觉入门书籍 卷积层在深度学习神经网络中是如何工作的？ DeepLearningAI 卷积神经网络课程（复习） 如何在 Keras 中配置图像数据扩充 如何从零开始为 CIFAR-10 照片分类开发 CNN 用于 Fashion-MNIST 服装分类的深度学习 CNN 如何为 MNIST 手写数字分类开发 CNN
原文地址：https://blog.csdn.net/Lunaqi/article/details/76171702
这篇文章旨在通过7个步骤，将最少的机器学习知识转化为知识型实践者，所有这一切都在使用免费的材料和资源。这个大纲的主要目标是帮助你通过许多可用的免费选项; 有很多，可以肯定的，但哪些是最好的？哪个互补？使用所选资源的最佳顺序是什么？ 首先，我假设你并不是以下方面的专家： 机器学习 Python 任何 Python 的机器学习、科学计算或数据分析库 如果你对前两个主题有一定程度的基本了解就更好了，不了解也没有关系，提前花一点点时间了解一下就行了。 第一步：基本 Python 技能 如果你打算利用 Python
导读：随着人工智能技术的发展与普及，Python超越了许多其他编程语言，成为了机器学习领域中最热门最常用的编程语言之一。有许多原因致使Python在众多开发者中如此受追捧，其中之一便是其拥有大量的与机器学习相关的开源框架以及工具库。
机器学习是一种编程，它使计算机能够在没有显式编程的情况下自动地从数据中学习。换句话说，这意味着这些程序通过学习数据来改变它们的行为。
摘要：Python是机器学习最好的编程语言之一，和R语言一样，很快将会成为学术和研究领域统治者。但为什么Python在机器学习领域如此受欢迎？ Mike Driscoll等五位Python专家和机器学习社区人士分享了他们的观点，下面就让我们一睹为快。 “ 编程是一项社交活动 ,Python社区已经认识到了这一点 ” GlyphLefkowitz（@ glyph） Python网络编程框架Twisted的创始人，在2017年荣获PSF社区服务奖 人工智能是一个覆盖面很广的词汇，它包含了当前计算机
本文介绍了GitHub上最流行的20个Python机器学习项目，包括scikit-learn、Pylearn2、NuPIC等，并分析了这些项目的特点和贡献。
这里ansible就安装完啦，是不是so easy~ 然后在建立一个/etc/ansilbe/hosts文件进行测试咯 其实这是ansible默认读取的位置，后续可以加参数指定hosts文件的。
1.Python网络编程框架Twisted的创始人Glyph Lefkowitz（glyph）：
预料之内的是，Python 并没有完全「吞噬」R 语言的空间，但这项基于 954 个参与者的投票显示，Python 生态系统在今年已经超越了 R 语言，成为了数据分析、数据科学和机器学习的第一大语言。
译者 虎说八道 本文转自云栖社区 Python网络编程框架Twisted的创始人Glyph Lefkowitz（glyph）： 编程是一项社交活动——Python社区已经认识到了这一点！ 人工智能
有很多文章比较了Python和R在数据科学方面的相对优点。但是这并不在这篇文章的讨论范围。这篇文章是关于数据分析师和机器学习工程师的分歧，以及他们对编程语言的不同需求。
导读：工欲善其事，必先利其器，机器学习也不例外。算法原理理解得再清楚，最终也需要通过编写代码来真正实现功能和解决问题。
NO.1 人工智能科普类：人工智能科普、人工智能哲学 《智能的本质》斯坦福、伯克利客座教授 30 年 AI 研究巅峰之作 《科学 + 遇见人工智能》李开复、张亚勤、张首晟等 20 余位科学家与投资人共
基于大数据的人工智能如今异常火爆 Python 作为最热门的编程语言之一 是实现机器学习算法的首选语言 Python与机器学习这一话题非常的宽广 5本书虽很难覆盖全面，但仍值得细细研读 NO.1 《机器学习——Python实践》 魏贞原 著 本书系统地讲解了机器学习的基本知识，以及在实际项目中使用机器学习的基本步骤和方法；详细地介绍了在进行数据处理、分析时怎样选择合适的算法，以及建立模型并优化等方法，通过不同的例子展示了机器学习在具体项目中的应用和实践经验，是一本非常好的机器学习入门和实践的书籍。 不同
选自KDnuggets等 机器之心整理 参与：李泽南、李亚洲、路旭阳 根据 KDnuggets 2017 年最新调查，Python 生态系统已经超过了 R，成为了数据分析、数据科学与机器学习的第一大语言。本文对 KDnuggets 的此项调查结果做了介绍，并补充了一篇文章讲解为何 Python 能成为数据科学领域最受欢迎的语言。 Python vs R：2017 年调查结果 近日，KDnuggets 发起了一项调查，问题是： 你在 2016 年到现在是否使用过 R 语言、Python（以及它们的封装包），或
看来许多初学的同学和我一样，第一个念头就是我对机器学习和Python都不太了解，该读哪些书？今天我们聊书。
《科学+遇见人工智能》李开复、张亚勤、张首晟等20余位科学家与投资人共同解读AI革命
本文转自网络，如涉侵权请及时联系我们 人工智能相关岗位中，涉及到的内容包含： 算法、深度学习、机器学习、自然语言处理、数据结构、Tensorflow、Python 、数据挖掘、搜索开发、神经网络、视觉
算法、深度学习、机器学习、自然语言处理、数据结构、Tensorflow、Python 、数据挖掘、搜索开发、神经网络、视觉度量、图像识别、语音识别、推荐系统、系统算法、图像算法、数据分析、概率编程、计算机数学、数据仓库、建模等关键词，基本涵盖了现阶段人工智能细分领域的人才结构。
经常会有读者读者在后台问我，学习Python有哪些适合新手入门的小项目推荐，所以今天这篇文章咱们来聊聊这个问题。对于我来说Python的应用场景主要是机器学习、深度学习相关，对于其他的场景涉猎不多。因此本文的目的并不是列举出一系列小项目给你们练手，而是希望引导大家思考这个问题，从而找到适合自己的练习项目。
摘要： 开源是技术创新和快速发展的核心。这篇文章向你展示Python机器学习开源项目以及在分析过程中发现的非常有趣的见解和趋势。 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！ Scikit-learn：Scikit-learn 是基于Scipy为机器学习建造的的一个Python模块，他的特色就是多样化的分类，回归和聚类的算法包括支持向量机，逻辑回归，朴素贝叶斯分类器，随
分享一篇来自机器之心的文章。关于机器学习的起步，讲的还是很清楚的。原文链接在：只需十四步：从零开始掌握Python机器学习（附资源） Python 可以说是现在最流行的机器学习语言，而且你也能在网上找到大量的资源。你现在也在考虑从 Python 入门机器学习吗？本教程或许能帮你成功上手，从 0 到 1 掌握 Python 机器学习，至于后面再从 1 到 100 变成机器学习专家，就要看你自己的努力了。本教程原文分为两个部分，机器之心在本文中将其进行了整合，原文可参阅：suo.im/KUWgl 和 su
Python，一门语言，一种工具，一个平台，深的一批人喜欢和力挺！ 机器学习很火，Python做机器学习已构建成一个完整的生态系统了。 本文对Python做机器学习的生态系统做个简介。 1 Pytho
机器学习是一种允许计算机使用现有数据预测未来行为、结果和趋势的数据科学方法。 使用机器学习，计算机可以在未显式编程的情况下进行学习。机器学习的预测可以使得应用和设备更智能。 在线购物时，机器学习基于历史购买推荐你可能喜欢的其他产品。 刷信用卡时，机器学习将事务与事务数据库进行比较，帮助检测欺诈行为。当机器人吸尘器清理房间时，机器学习帮助其决定工作是否完成。
线上的Python的机器学习资源如此丰富，从哪开始？如何修炼？这篇文章让你从零开始，七步之内成为Python机器学习的大师。
进行人工智能机器人研发，应该选择哪种编程语言？ 而回归本文主题，对于首选编程语言的选择，没有最佳的答案，在很多方面，首先学习哪种编程语言并不重要，重要的是在通过编程思维来不断提高自身的技能。 在本文中
"启程"往往是最具挑战性的一步，特别是在面临众多选择时，人们往往难以做出决策。本教程旨在帮助那些几乎没有Python机器学习基础的初学者成长为知识丰富的实践者，而且整个过程都可以利用免费的资源来完成。本教程的主要目标是引导你了解众多可用资源，并帮助你筛选出最佳的学习资源。资源众多，但哪些是最有价值的？哪些资源能够相互补充？以及如何安排学习顺序才能达到最佳效果？首先，我们假设你目前对以下领域并不精通：
B站是个宝，谁用谁知道😎 整理的一些适合算法工程师的学习资源，建议收藏！ 0、数学基础 Up主：3Blue1Brown的数学基础：https://space.bilibili.com/88461692。用动画讲述数学专业知识，其视频涵盖了线性代数、微积分、拓扑学等领域，每门课都配有直观生动的动画演示，帮助观众加深对数学概念定理的理解。 数学分析：https://www.bilibili.com/video/av8042121复旦陈纪修老师的数学分析视频课程，共214讲。 数学建模：www.bilibili.
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！ Scikit-learn：Scikit-learn 是基于Scipy为机器学习建造的的一个Python模块，他的特色就是多样化的分类，回归和聚类的算法包括支持向量机，逻辑回归，朴素贝叶斯分类器，随机森林，Gradient Boosting，聚类算法和DBSCAN。而且也设计出了Python numerical和scienti
毫无疑问，Python是最流行的语言之一，其成功的原因之一是它为科学计算提供了广泛的报道。 在这里，我们仔细研究用于机器学习和数据科学的十大Python工具。学会这些，程序员年薪百万没问题，工资都快溢出银行卡。
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