在经历了数十年单纯作为专业学科的潜伏期之后，机器学习突然之间在技术前沿与核心领域赢得了一席之地、并开始作为业务工具呈现在我们面前。不过目前最大的难题是如何使其具备实效，特别是对于那些需要处理相关工作的开发人员与尚处在萌芽状态的数据科学家们。
为了找到答案，我们整理出了一些最为常见且具备实用价值的开源机器学习工具，通过今天的文章与各位朋友共享。
Python: 数据科学家们纷纷投身于Python...
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2014-09-03 07:19:36
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机器学习的目标：通过若干实例让机器学会完成任务。统计学是机器学习专家经常研究的一个领域。机器学习的方法不是瀑布式的过程，需要反复分析，探索，尝试。Python被作者认为是一种非常有效的建模语言。一个观点：算法不是最花时间的，花时间的是：1.读取和清洗数据。2.探索和理解输入数据。3.分析如何最好的将...
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2014-09-03 00:11:05
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常用的分类算法主要有决策树，贝叶斯，KNN，SVM，神经网络以及基于规则的分类算法。本文主要对各种分类算法的特性做一下总结。1. 决策树算法决策树算法是一种构建分类模型的非参数方法，它不要求任何先验假设，不假定类和其他属性服从一定的概率分布。找到最佳决策树是NP完全问题，许多决策树算法都采取启发式的...
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2014-09-02 10:16:54
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当影响Y值的因素不唯一时，我们可以使用多元线性回归模型：...
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2014-09-02 01:35:34
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课程简介：
本视频为机器学习系列课程第5章。主要定量研究训练与测试之间的关系，并引入学习模型中的一个重要概念--断点。课程深入浅出，从正射线、正区间和凸集三个具体例子入手，寻找突破点，从而得出训练集与测试集的关系。...
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2014-09-01 19:38:03
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最近在学习《机器学习实战》这本书，在学习的过程中不免要自己去实践，写些练习。这写练习的第一步就需要收集数据，所以为了写好自己的练习程序，我得先学会收集一些网络数据。了解到用python抓取网页数据的一些方法后，我就根据别人的demo，自己实践了一下，学着从百度彩票网站上抓取双色球的历史数据。以下.....
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2014-08-31 17:04:01
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ID3算法是J. Ross Quinlan在1975提出的分类预测算法，当时还没有数据挖掘吧，哈哈哈。该算法的核心是“信息熵”,属于数学问题，我也是从这里起发现数据挖掘最底层最根本的不再是编程了，而是数学，编程只是一种实现方式而已，数学才是基础，如：朴素贝叶斯分类，小波聚类，尤其是我正在搞的支持向量...
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2014-08-31 11:46:11
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个人接触机器视觉的时间不长，对于机器学习在目标检测的大体的框架和过程有了一个初步的了解，不知道对不对，如有错误，请各位大牛不吝指点。目标的检测大体框架：目标检测分为以下几个步骤：1、训练分类器所需训练样本的创建： 训练样本包括正样本和负样本；其中正例样本是指待检目标样本(例如人脸或汽车等)，负样本指...
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2014-08-31 01:36:30
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