Kaggle 是一个流行的数据科学竞赛平台,已被谷歌收购,参阅<业界 | 谷歌云官方正式宣布收购数据科学社区 Kaggle>.作为一个竞赛平台,Kaggle 对于初学者来说可能有些难度.毕竟其中的一些竞赛有高达 100 万美元的奖金池和数百位参赛者.顶级的团队在处理机场安全提升或卫星数据分析等任务上拥有数十年积累的经验.为了帮助初学者入门 Kaggle,EliteDataScience 近日发表了一篇入门介绍文章,解答了一些初学者最常遇到的问题.机器之心对这篇文章进行了编译介绍,另外也增加了一

python+sklearn+kaggle机器学习 系列教程 0.kaggle 1. 初级线性回归模型机器学习过程 a. 提取数据 b.数据预处理 c.训练模型 d.根据数据预测 e.验证 今天是1024欸,发个贴拿个勋章 至于为什么1024这个数字很重要,因为1024是2的10次方 系列教程 补了一个系列关于这个的实例教程 机器学习参考篇: python+sklearn+kaggle机器学习 用python+sklearn(机器学习)实现天气预报 准备 用python+sklearn(机器学习

本列表总结了25个Java机器学习工具&库: 1. Weka集成了数据挖掘工作的机器学习算法.这些算法可以直接应用于一个数据集上或者你可以自己编写代码来调用.Weka包括一系列的工具,如数据预处理.分类.回归.聚类.关联规则以及可视化. 2.Massive Online Analysis(MOA)是一个面向数据流挖掘的流行开源框架,有着非常活跃的成长社区.它包括一系列的机器学习算法(分类.回归.聚类.异常检测.概念漂移检测和推荐系统)和评估工具.关联了WEKA项目,MOA也是用Java编写的,其

本列表总结了25个Java机器学习工具&库: 1. Weka集成了数据挖掘工作的机器学习算法.这些算法可以直接应用于一个数据集上或者你可以自己编写代码来调用.Weka包括一系列的工具,如数据预处理.分类.回归.聚类.关联规则以及可视化. 2.Massive Online Analysis(MOA)是一个面向数据流挖掘的流行开源框架,有着非常活跃的成长社区.它包括一系列的机器学习算法(分类.回归.聚类.异常检测.概念漂移检测和推荐系统)和评估工具.关联了WEKA项目,MOA也是用Java编写的,其

scikit-learn 是一个python实现的免费开源的机器学习算法包,从字面意思可知,science 代表科学,kit代表工具箱,直接翻译过来就是用于机器学习的科学计算包. 安装scikit-learn有两种方式: (1)安装官方发布的包. (2)安装第三方开发工具,里边已经包含了scikit-learn. 对于(2),我推荐的是canopy,在mac和windows都比较好用.可以不用考虑安装python,numpy,scipy,因为canopy已经自自带了这些. scikit-lear

随着iOS11的发布,苹果公司也正式加入了机器学习的战场.在新的iOS11中内置了CoreML,虽然还是Beta版本,但是功能已经非常强大了. 在这个CoreML库里面,已经集成了一些训练好的模型,可以在App中直接使用这些模型进行预测. 下面是苹果对于Core ML的介绍. CoreML让你将很多机器学习模型集成到你的app中.除了支持层数超过30层的深度学习之外,还支持决策树的融合,SVM(支持向量机),线性模型.由于其底层建立在Metal 和Accelerate等技术上,所以可以最大限度的

开源机器学习库介绍 MLlib in Apache Spark:Spark下的分布式机器学习库.官网 scikit-learn:基于SciPy的机器学习模块.官网 LibRec:一个专注于推荐算法的java开源库.官网 BigML:连接外部服务器的库.官网 Caffe:考虑了代码清洁.可读性及速度的深度学习框架.官网 TensorFlow:该系统旨在促进对机器学习的研究,同时也让机器学习研究原型过渡到生产系统更加高效容易.官网 解决特定问题的工具 LIBLINEAR  官网  台大出品 LIBS

Stacking是用新的模型(次学习器)去学习怎么组合那些基学习器,它的思想源自于Stacked Generalization这篇论文.如果把Bagging看作是多个基分类器的线性组合,那么Stacking就是多个基分类器的非线性组合.Stacking可以很灵活,它可以将学习器一层一层地堆砌起来. 根据上图分析一下stacking具体步骤: 1)TrainingData进行5-fold分割,正好生成5个model,每个model预测训练数据的1/5部分,最后合起来正好是一个完整的训练集Predi

机器学习令人无比神往,但从事这个工作的人可能并不这么想. 机器学习的工作内容往往复杂枯燥又困难——通过大量重复工作进行提升必不可少: 汇总工作流及传输渠道.设置数据源以及在内部部署和云部署的资源之间来回分流. 所以使用工具提升你的工作效率实在很关键,而且像这样的工具越多越好. 好在你学的是Python,作为一门威力巨大的工具语言,Python可以给你提供足够的辅助工具,让你在大数据和机器学习项目中游刃有余. 唯一的问题在于Python海量的资源库让患有选择困难症的你难以取舍,因此糖豆贴心的给你找

摘要:现如今,拥有深度学习和机器学习领域的技术是科技界的趋势之一,并且企业则希望雇佣一些拥有良好的机器学习知识背景的程序开发工程师.本文将介绍一些目前流行的.强大的基于Java的机器学习库,希望给大家带来帮助. 事实上,Java已经成为开发新的机器学习算法的标准语言.学习Java语言有很多好处,并且在机器学习社区中也被人们所广泛接受,其优点包括:易维护.商业化.可读性.可移植性等等.根据2018年6月的编程语言排行榜TIOBE-index提供的数据显示,Java是目前最流行和使用最广泛的计算机编

2017-07-21 15:22:05 Matplotlib库是一个优秀的python的数据可视化的第三方类库,其中的pyplot支持了类似matlab的图像输出操作.matplotlib.pyplot是绘制各类可视化图形的命令子库,相当于快捷方式. import matplotlib.pyplot as plt #plt是一个别名 一.matplotlib.pyplot子库 plt.plot(x, y, format_string, **kwargs) x  : X轴数据,列表或数组,可选 y

2017-06-28 13:56:25 Numpy 提供了一个强大的N维数组对象ndarray,提供了线性代数,傅里叶变换和随机数生成等的基本功能,可以说Numpy是Scipy,Pandas等科学计算库的基础. 使用前需要引入numpy包,一般会给他起个别名为np. import numpy as np 一.ndarray的元素类型 ndarray一个特点就是同构,就是说其中的元素类型是一致的.并且为了减少从存储空间和提高运行效率,ndarray的数据类型相较于python本身多了很多具体的类型

1.argparse http://www.jianshu.com/p/fef2d215b91d 命令行解释工具 2.tflearn http://tflearn.org/doc_index/ tensorflow的上层库,和keras,tensorlayer同样的功能

不废话直接代码吧 # 1.模块导入 import jieba import gensim from gensim import corpora from gensim import models from gensim import similarities # 2.制作问题库 # 2.制作问题库 l1 = ["你叫什么名字", "你的姓名是什么", "你的体重是多少", "你的年龄是多少"] # 问题库 # 3.对问题样本和

awesome-machine-learning: https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning

php-ml是一个使用PHP编写的机器学习库.虽然我们知道,python或者是C++提供了更多机器学习的库,但实际上,他们大多都略显复杂,配置起来让很多新手感到绝望.php-ml这个机器学习库虽然没有特别高大上的算法,但其具有最基本的机器学习.分类等算法,我们的小公司做一些简单的数据分析.预测等等都是够用的.我们的项目中,追求的应该是性价比,而不是过分的效率和精度.一些算法和库看上去非常厉害,但如果我们考虑快速上线,而我们的技术人员没有机器学习方面的经验,那么复杂的代码和配置反而会拖累我们的项目

本列表总结了25个Java机器学习工具&库: 1. Weka集成了数据挖掘工作的机器学习算法.这些算法可以直接应用于一个数据集上或者你可以自己编写代码来调用.Weka包括一系列的工具,如数据预处理.分类.回归.聚类.关联规则以及可视化. 2.Massive Online Analysis(MOA)是一个面向数据流挖掘的流行开源框架,有着非常活跃的成长社区.它包括一系列的机器学习算法(分类.回归.聚类.异常检测.概念漂移检测和推荐系统)和评估工具.关联了WEKA项目,MOA也是用Java编写的,其

引言:深入理解机器学习并全然看懂sklearn文档,须要较深厚的理论基础.可是.要将sklearn应用于实际的项目中,仅仅须要对机器学习理论有一个主要的掌握,就能够直接调用其API来完毕各种机器学习问题. 本文选自<全栈数据之门>.将向你介绍通过三个步骤来解决详细的机器学习问题. sklearn介绍 scikit-learn是Python语言开发的机器学习库.一般简称为sklearn.眼下算是通用机器学习算法库中实现得比較完好的库了. 其完好之处不仅在于实现的算法多.还包含大量详尽的文档和演示

转自:http://www.cnblogs.com/data2value/p/5419864.html 本列表总结了25个Java机器学习工具&库: 1. Weka集成了数据挖掘工作的机器学习算法.这些算法可以直接应用于一个数据集上或者你可以自己编写代码来调用.Weka包括一系列的工具,如数据预处理.分类.回归.聚类.关联规则以及可视化. 2.Massive Online Analysis(MOA)是一个面向数据流挖掘的流行开源框架,有着非常活跃的成长社区.它包括一系列的机器学习算法(分类.回归

概述 通过本文我们来一起看一些用于人工智能的高质量AI库,它们的优点和缺点,以及它们的一些特点. 人工智能(AI)已经存在很长时间了.然而,由于这一领域的巨大进步,近年来它已成为一个流行语.人工智能曾经被称为一个完整的书呆子和天才的领域,但由于各种开发库和框架的发展,它已经成为一个友好的IT领域,并有很多人正走进它. 在这篇文章中,我们将研究用于人工智能的优质库,它们的优缺点以及它们的一些特征.让我们深入并探索这些人工智能库的世界! 1. TensorFlow “使用数据流图表的可伸缩机器学习的

昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ) 2.Elements of Statistical Learning(by Bishop's) 这两本是英文的,但是非常全,第一本需要有一定的数学基础,第可以先看第二本.如果看英文觉得吃力,推荐看一下下面