全面比较机器学习算法的八大维度

人类发明的机器学习ML)算法简直数不胜数。当然,大多数时候只有一小部分被用于研究和工业。然而,对于个人来说,理解并记住所有这些 ML 模型的细节仍然有点困难。有些人可能会有一个错误的印象,认为所有这些算法都是完全不相关的。更重要的是,当两种算法似乎都有效时,如何选择使用算法 A,还是 B?这篇文章[……]

继续阅读

人人都能懂的机器学习

机器学习这个主题已经很普遍了,每个人都在谈论它,但很少有人能够透彻地了解它。当前网络上的一些机器学习文章晦涩难懂,理论性太强,或者通篇云里雾里地介绍人工智能、数据科学的魔力以及未来的工作等。所以呢,本文作者,通过简洁的语言和清晰明了的图示内容,使得读者能够更容易地理解机器学习。抛却了晦涩难懂的理论介[……]

继续阅读

Pandas 中文官方教程

此前,跨象乘云 发布了《Python 知识卡片:Pandas》。Pandas 是一个强大的分析结构化数据的工具集;它的使用基础是 NumPy(提供高性能的矩阵运算);用于数据挖掘和数据分析,同时也提供数据清洗功能。学习 Pandas 最好的方法就是看 Pandas 官方教程,日前,国内学习小组发布了[……]

继续阅读

基于 NumPy 的 30 多个机器学习算法开源代码

NumPy 手写所有主流 ML 模型,普林斯顿博士后 David Bourgin 最近开源了一个非常剽悍的项目。超过 3 万行代码、30 多个模型,这也许能打造「最强」的机器学习基石。NumPy 作为 Python 生态中最受欢迎的科学计算包,很多读者已经非常熟悉它了。它为 Python 提供高[……]

继续阅读

微软推出 Python 零基础教程

如果你想了解一门既实用又简单的语言,作为你程序人生的第一步,那么,Python 无疑是最适合你的。数据科学家和人工智能从业者们尤其喜欢 Python,因为它有丰富的、易于理解的语法和广泛的开源软件。然而,目前大部分的所谓入门教程,实际上对于真正零基础的人来说还是具有很高的门槛,同时,几百页的书和动不[……]

继续阅读

《模式识别与机器学习 – PRML》中文版

日前,微软剑桥研究院公布了一个好消息,Christopher Bishop 所著的,最经典的机器学习教科书之一:《模式识别与机器学习》(Pattern Recognition and Machine Learning),公开了免费的 PDF 版本。这本经典的教科书全面介绍了模式识别和机器学习领域。它[……]

继续阅读

NumPy 中文官方教程

此前,跨象乘云 发布了《NumPy 教程:基础知识》与《Python 知识卡片:NumPy》两份教程。近日,NumPy 官方正式推出了 NumPy 中文版网站,涵盖 NumPy 的一切。在 Github 上一度蝉联最流行的机器学习和数据科学包 NumPy,已经有了非常之系统的中文文档。现在,如果有什[……]

继续阅读

首个量子机器学习模型框架发布:TensorFlow Quantum

Google 宣布与滑铁卢大学、大众汽车公司联合推出 TensorFlow Quantum(以下简称 TFQ),这是一个可快速搭建量子 ML 模型的开源库。TFQ 将提供把量子计算和机器学习研究相融合所必需的工具,以控制、建模自然或人工的量子系统,比如 50 到 100 个量子比特的嘈杂中型量子(N[……]

继续阅读

各种机器学习算法最佳应用场景 – 2

此前,跨象乘云™ 曾介绍了基于 scikit-learn 的机器学习算法工程导图,并介绍了在选取合适的机器学习算法前,都需要完成的必要数据科学流程。再强调一遍:掌握机器学习算法的价值,不单纯研究算法背后的数学原理,而是熟练理解各种机器学习算法应用的业务场景,搞清楚机器学习算法究竟能解决什么实际的业务[……]

继续阅读

各种机器学习算法最佳应用场景 – 1

此前,跨象乘云™ 曾介绍了基于 scikit-learn 的机器学习算法工程导图这篇文章进一步详细解析了各种机器学习算法的最佳应用场景,以下内容由机器之心编译。

机器学习既是一门科学,也是一种艺术。各类机器学习算法,并没有一种普适的解决方案或方法。事实上,有几个因素会影响你对机器学习算法的选[……]

继续阅读