-机器学习项目

《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》 第13章 卷积神经网络

（第一部分机器学习基础）第01章机器学习概览第02章一个完整的机器学习项目（上）第02章一个完整的机器学习项目（下）第03章分类第04章训练模型第05章支持向量机第06章决策树第07章集成学习和随机森林第
SeanCheney·2018-11-13 18:57

GitHub上25个最受欢迎的开源机器学习库

除了这些案例以外，GitHub上有大量托管的开源机器学习项目。我们挑选了最受大家
AI科技大本营·2018-11-13 16:57

《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》 第11章 训练深度神经网络（上）

（第一部分机器学习基础）第01章机器学习概览第02章一个完整的机器学习项目（上）第02章一个完整的机器学习项目（下）第03章分类第04章训练模型第05章支持向量机第06章决策树第07章集成学习和随机森林第
SeanCheney·2018-11-09 17:09

《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》 第11章 训练深度神经网络（下）

（第一部分机器学习基础）第01章机器学习概览第02章一个完整的机器学习项目（上）第02章一个完整的机器学习项目（下）第03章分类第04章训练模型第05章支持向量机第06章决策树第07章集成学习和随机森林第
SeanCheney·2018-11-09 17:11

机器学习学习笔记(3)-机器学习的项目流程

完整机器学习项目的流程1抽象成数学问题明确问题是进行机器学习的第一步。机器学习的训练过程通常都是一件非常耗时的事情，胡乱尝试时间成本是非常高的。
摩天轮的守候·2018-11-07 16:26

吴恩达新书-Machine Learning Yearning 中英文版（全）

这是一本面向实战类的书，讲述的是吴恩达自己关于项目类的比较高认识的总结，吴恩达称：这本书的主题是“如何构建机器学习项目”。
on2way·2018-11-06 09:59

Deep Learning.ai学习笔记_第三门课_结构化机器学习项目

目录第一周机器学习策略（1）第二周机器学习策略（2）目标：学习一些机器学习优化改进策略，使得搭建的学习模型能够朝着最有希望的方向前进。第一周机器学习策略（1）搭建机器学习系统的挑战：尝试和改变的东西太多，比如超参数。什么是正交化？正交化是协助调节搭建机器学习系统的方法之一，类比老式电视机的调节按钮，正交化指的是电视设计师设计这样的按钮，使得每个按钮都只调整一个性质，这样调整电视图像就很容易，就可以
舞动的心·2018-11-04 15:00

Python将列表中不同字符换为不同数字

在做机器学习项目时，经常要将列表中不同字符换为不同数字，比如：['Jogging''Jogging''Jogging''Jogging''Jogging''Jogging''Upstairs''Upstairs
Kenn7·2018-11-02 09:34

关于那些羞羞的不可描述的动作分析，一个正经的机器学习项目

译者|czh912019784出品|AI科技大本营现在，机器学习已经应用在各行各业中，开发工程师队伍越发壮大，其中有一类工程师的工作内容在外行人眼里似乎更”丰富多彩“，那就是鉴黄师。现在我们看到的视频都是经过他们本人或他们研发的技术处理而来。就在大家致力从音、言、画等全方位鉴黄时，有一个逆风而上的团队，正在利用机器学习研究着一项非同一般的任务。刚拿到这篇论文的时候，营长是拒绝的，毕竟原文作者都没有
AI科技大本营·2018-10-31 17:30

[原]数据科学教程: 如何使用 mlflow 管理数据科学工作流

背景近年来，人工智能与数据科学领域发展迅速，传统项目在演化中也越来越复杂了，如何管理大量的机器学习项目成为一个难题。在真正的机器学习项目中，我们需要在模型之外花费大量的时间。
HarryZhu·2018-10-31 00:00

TensorFlow机器学习项目实战：简单的前向神经网络

神经网络是Tensorflow最擅长的机器学习领域。TensorFlow拥有一套符号引擎，它使得训练复杂模型变得更简单和方便。通过这套符号引擎，我们能够实现许多的模型结构和算法。本文中，我们将会覆盖以下内容：①神经网络的基本概念；②神经网络用于回归非线性合成函数；③使用非线性回归预测汽车燃料效率；④学习葡萄酒分类——一种多类分类。5.1.1人工神经元人工神经元就是使用一个数学函数来对生物的神经元建
javastart·2018-10-28 16:35

重磅 | 吴恩达新书《Machine Learning Yearning》1-58 最新章节(pdf下载)

旨在教你如何构建机器学习项目，它与吴恩达之前机器学习课程有所不同，这本书更加倾向于教你如何组织一个AI项目，值得注意的是，该书的完结部分可以免费获
nanao3o·2018-10-22 14:59

构建机器学习项目1

IntroductiontoMLStrategyWhyMLStrategyimage.pngOrthogonalization建立机器学习系统的挑战之一是，有太多可以尝试和改变的东西，最高效的机器学习人员，都非常清楚需要调整什么来实现一个预期效果，我们称这一过程为正交化为保证有监督机制的的学习系统良好地运行通常你需要保证四件事准确无误image.pngSettingupyourgoalSingle
Simple_isBeauty·2018-10-17 12:07

关于集成学习的总结（一） 投票法

最近在写那个完整的机器学习项目博客时候，我本来打算用一篇博客来写的。结果发现要写的越来越多。而且最关键的是，以前以为有些地方理解了，其实并没有理解。大概这就是写博客记笔记的好处吧。。。
PythonstartL·2018-10-13 16:51

【知识补充】利用sklearn绘制机器学习模型评估P-R曲线图像（附代码）

最近在做机器学习项目，模型评估要用到P-R曲线图（Precision&Recall），百度了一下发现基本上很难找到有博主给出sklearn绘制P-R曲线图的详细代码。
囚生CY·2018-10-12 18:24

【知识补充】利用sklearn绘制机器学习模型评估P-R曲线图像（附代码）

最近在做机器学习项目，模型评估要用到P-R曲线图（Precision&Recall），百度了一下发现基本上很难找到有博主给出sklearn绘制P-R曲线图的详细代码。
囚生CY·2018-10-12 18:24

JavaScript中七种流行的开源机器学习框架

（例如，AndreyBu，他来自德国，在机器学习领域拥有五年以上的经验，他一直在使用各种各样的开源框架来创造富有魅力的机器学习项目。）虽然Python是绝大多数的机器学习框架
Michael J.Garbade·2018-10-11 09:37

如何交付机器学习项目：一份机器学习工程开发流程指南

摘要：本文描述机器学习任务的“OODA环”的概念，迭代地执行四个过程：分析、选择方法、实现、测量步骤，循环此过程以提升开发效率。随着机器学习（ML）成为每个行业的重要组成部分，对机器学习工程师（MLE）的需求急剧增长。MLE需要将机器学习技能与软件工程专业知识相结合，为特定应用程序找到高性能的模型，并应对出现的实施挑战——从构建训练基础架构到准备部署模型。在新的机器学习团队中，遇到最常见的障碍之一
阿里云云栖社区·2018-10-08 00:00

【2018.8】快开学了，这是暑假后半程（8.7 - 8.27）的小结

在暑期的后半程，原本打算是以实践为主的（Java，Python，数据库，机器学习项目等），后来被伍老师突然加入的翻译任务打乱了计划，也没想到翻译如此耗时。
HS_若水清风·2018-09-30 23:10

对sparkDataFrame 多列进行多个函数操作

最近做机器学习项目的特征工程遇到问题，就是对spark的dataframe进行处理时，要对某个feature（也就是列）进行多个函数操作，场景如下：数据的schema如下，先groupBy(“user_id
很吵请安青争·2018-09-23 12:21

《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》 第09章 启动并运行TensorFlow

（第一部分机器学习基础）第01章机器学习概览第02章一个完整的机器学习项目（上）第02章一个完整的机器学习项目（下）第03章分类第04章训练模型第05章支持向量机第06章决策树第07章集成学习和随机森林第
SeanCheney·2018-09-20 13:33

目前最流行的15个机器学习框架，你知道几个？

数据专家和机器学习工程师的主要区别是：•机器学习工程师构建、开发和维护机器学习系统的产品•数据专家进行调查研究形成有关于机器学习项目的想法，然后分析来理解机器学习系统的度量影响下面就来介绍一下目前最流行的
深度学习世界·2018-09-19 17:19

「Jeremy Jordan」Notes on Machine learning Project Management Guidelines（机器学习项目管理指南）

ShawnTencentE-mail：[email protected]://blog.csdn.net/dgyuanshaofeng/article/details/82722050我读到一篇不错的博文，介绍机器学习项目管理
小锋子Shawn·2018-09-16 11:03

《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》 第08章 降维

（第一部分机器学习基础）第01章机器学习概览第02章一个完整的机器学习项目（上）第02章一个完整的机器学习项目（下）第03章分类第04章训练模型第05章支持向量机第06章决策树第07章集成学习和随机森林第
SeanCheney·2018-09-13 12:07

《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》 第05章 支持向量机

（第一部分机器学习基础）第01章机器学习概览第02章一个完整的机器学习项目（上）第02章一个完整的机器学习项目（下）第03章分类第04章训练模型第05章支持向量机第06章决策树第07章集成学习和随机森林第
SeanCheney·2018-09-10 14:10

《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》 第04章 训练模型

（第一部分机器学习基础）第01章机器学习概览第02章一个完整的机器学习项目（上）第02章一个完整的机器学习项目（下）第03章分类第04章训练模型第05章支持向量机第06章决策树第07章集成学习和随机森林第
SeanCheney·2018-09-07 17:45

机器学习项目中不可忽视的一个密辛 - 大数定理、中心极限定理

1.前言0x1：概率论的起源大数定律和中心极限定律是伴随着古典统计，古典概率论，函数分析，极限理论，现代概率论与数理统计这些理论一起发展起来的。科学家在提出和发展概率论理论体系的过程中，一个最大也是最根本的挑战就是，如何从理论上强有力地证明概率论是一个理论合理的数学理论，而不仅仅是基于大量的实际实验而得到的归纳假设，诚然，很多科学理论都是从科学实验里归纳总结得到的一般性推理，例如亚里士多德的重力理
郑瀚Andrew.Hann·2018-09-02 11:00

【机器学习】完整的机器学习项目演练：第三部分

我们将讨论机器学习项目中最重要的部分：记录我们的工作并展示结果。该系列的第一部分包括数据清理，探索性数据分析，特征工程和特征选择
ChenVast·2018-08-14 10:36

【机器学习】完整的机器学习项目演练：第三部分

我们将讨论机器学习项目中最重要的部分：记录我们的工作并展示结果。该系列的第一部分包括数据清理，探索性数据分析，特征工程和特征选择
ChenVast·2018-08-14 10:36

【机器学习】完整的机器学习项目演练：第二部分

模型选择，超参数调整和评估组装解决问题所需的所有机器学习文件可能是一项艰巨的任务。在本系列文章中，我们将逐步实现使用真实数据集的机器学习工作流程，以了解各种技术如何结合在一起。在第一篇文章中，我们清理和构建了数据，执行了探索性数据分析，开发了一套在我们的模型中使用的功能，并建立了一个我们可以衡量性能的基线。在本文中，我们将介绍如何在Python中实现和比较多个机器学习模型，执行超参数调整以优化最佳
ChenVast·2018-08-14 10:01

【机器学习】完整的机器学习项目演练：第二部分

模型选择，超参数调整和评估组装解决问题所需的所有机器学习文件可能是一项艰巨的任务。在本系列文章中，我们将逐步实现使用真实数据集的机器学习工作流程，以了解各种技术如何结合在一起。在第一篇文章中，我们清理和构建了数据，执行了探索性数据分析，开发了一套在我们的模型中使用的功能，并建立了一个我们可以衡量性能的基线。在本文中，我们将介绍如何在Python中实现和比较多个机器学习模型，执行超参数调整以优化最佳
ChenVast·2018-08-14 10:01

【机器学习】完整的机器学习项目演练：第一部分

把机器学习拼接起来通过阅读数据科学书籍或参加课程，可以感觉到你有各自的作品，但不太知道如何将它们组合在一起。采取下一步并解决完整的机器学习问题可能令人生畏，但保留和完成第一个项目将使您有信心解决任何数据科学问题。本系列文章将介绍一个包含真实数据集的完整机器学习解决方案，让您了解所有部分是如何组合在一起的。我们将按照一般的机器学习工作流程逐步进行：数据清理和格式化探索性数据分析特征工程和选择比较性能
ChenVast·2018-08-14 10:45

【机器学习】完整的机器学习项目演练：第一部分

把机器学习拼接起来通过阅读数据科学书籍或参加课程，可以感觉到你有各自的作品，但不太知道如何将它们组合在一起。采取下一步并解决完整的机器学习问题可能令人生畏，但保留和完成第一个项目将使您有信心解决任何数据科学问题。本系列文章将介绍一个包含真实数据集的完整机器学习解决方案，让您了解所有部分是如何组合在一起的。我们将按照一般的机器学习工作流程逐步进行：数据清理和格式化探索性数据分析特征工程和选择比较性能
ChenVast·2018-08-14 10:45

4.Spark特征提取、转换和选择 - 简书

在实际机器学习项目中，我们获取的数据往往是不规范、不一致、有很多缺失数据，甚至不少错误数据，这些数据有时又称为脏数据或噪音，在模型训练前，务必对这些脏数据进行处理，否则，再好的模型，也只能脏数据进，脏数据出
·2018-08-13 15:00

【机器学习】了解这12个机器学习核心知识点，轻松玩转机器学习项目。

机器学习算法可以通过概括示例来确定如何执行重要任务。在手动编程不是这样的情况下，这通常是可行且成本有效的。随着更多数据的出现，可以解决更加雄心勃勃的问题。因此，机器学习被广泛应用于计算机真诚等领域。然而，开发成功的机器学习应用程序需要大量的“黑色艺术”，这在教科书中很难找到。我最近阅读了华盛顿大学PedroDomingos教授的一篇惊人的技术论文，题为“关于机器学习的一些有用的事情。“它总结了机器
ChenVast·2018-08-07 16:00

【机器学习】了解这12个机器学习核心知识点，轻松玩转机器学习项目。

机器学习算法可以通过概括示例来确定如何执行重要任务。在手动编程不是这样的情况下，这通常是可行且成本有效的。随着更多数据的出现，可以解决更加雄心勃勃的问题。因此，机器学习被广泛应用于计算机真诚等领域。然而，开发成功的机器学习应用程序需要大量的“黑色艺术”，这在教科书中很难找到。我最近阅读了华盛顿大学PedroDomingos教授的一篇惊人的技术论文，题为“关于机器学习的一些有用的事情。“它总结了机器
ChenVast·2018-08-07 16:00

二、《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow》一个完整的机器学习项目

本章中，你会假装作为被一家地产公司刚刚雇佣的数据科学家，完整地学习一个案例项目。下面是主要步骤：1.项目概述。2.获取数据。3.发现并可视化数据，发现规律。4.为机器学习算法准备数据。5.选择模型，进行训练。6.微调模型。7.给出解决方案。8.部署、监控、维护系统。2.1使用真实数据集练手本章选择了加州房价数据集，代码可以从https://github.com/ageron/handson-ml获
tominent·2018-08-06 21:26

吴恩达深度学习课程笔记（三）： 结构化机器学习项目1

吴恩达深度学习课程笔记（三）：结构化机器学习项目1吴恩达深度学习课程笔记（三）：结构化机器学习项目1第一周机器学习（ML）策略（1）1.1为什么要ML策略1.2正交化1.3单一数字评估指标1.4满足和优化指标
lovecencen1893·2018-08-06 12:09

机器学习面试题汇总(机器学习基础)

机器学习面试题汇总(机器学习基础)机器学习基础面试题1.请简要说说一个完整机器学习项目的流程2.简单说下有监督学习和无监督学习的区别3.线性分类器与非线性分类器的区别以及优劣4.对于维度很高的特征你选择线性分类器还是非线性分类器
Potato_45·2018-08-03 16:59

大数据技术，让数据科学家抓狂的几种情况

在本文中，我们将讨论机器学习项目中八个让数据科学家抓狂的常见问题，以及为什么这些问题让数据科学家苦恼不已。大数据技术学习交流：805017805.如果你也处于数据科学领域，或
iteye_18813·2018-08-01 14:15

机器学习项目

第一次课音乐推荐系统适合推荐系统的两个库：查看ipynb文件，使用safiri，先终端运行jupyternotebook。surpriselightfm一个项目一般分为两个部分：一个offline的modelling和一个onlineprediction。（online一般用java或者C++，线上尽量要快，例如网易云会每一天提前算好明天的推荐内容，用户在上线点进去是直接推荐的，不会实时去计算）这
Babus·2018-07-29 23:39

机器学习项目

第一次课音乐推荐系统适合推荐系统的两个库：查看ipynb文件，使用safiri，先终端运行jupyternotebook。surpriselightfm一个项目一般分为两个部分：一个offline的modelling和一个onlineprediction。（online一般用java或者C++，线上尽量要快，例如网易云会每一天提前算好明天的推荐内容，用户在上线点进去是直接推荐的，不会实时去计算）这
Babus·2018-07-29 23:39

【机器学习】适用于机器学习初学者的8个小项目

在本指南中，我们将为初学者提供8个有趣的机器学习项目。项目是您当时最好的投资之一。您将享受学习，保持动力并加快进度。你看，没有多少理论可以取代动手实践。
ChenVast·2018-07-27 15:40

【机器学习】适用于机器学习初学者的8个小项目

在本指南中，我们将为初学者提供8个有趣的机器学习项目。项目是您当时最好的投资之一。您将享受学习，保持动力并加快进度。你看，没有多少理论可以取代动手实践。
ChenVast·2018-07-27 15:40

机器学习项目的实验方法

发现对于一些机器学习项目，在项目进行中往往会直接就开始编码实现，而没有一套完整的方法论和有实操性的流程，经过一些粗浅的研究，下面写出一些对于此的部分思考，或有参考借鉴之用。
麦麦在路上·2018-07-27 15:18

6个人工智能学习项目！看看谷歌占了几个？

本文将给大家介绍6个十分可怕但还鲜为人知的人工智能/机器学习项目，囊括了一些潜在的机器学习以及人工智能的新想法。它们基本都是Python项目。
Gravitylink·2018-07-19 17:58

吴恩达《深度学习》第三课第一周笔记

结构化机器学习项目——机器学习策略（一）一、为什么是机器学习（ML）策略我们在优化一个模型时可以从很多角度来着手，如下图，但是如果不分析清楚就一味地从某个方面莽撞前行会浪费大量的时间。
冲动老少年·2018-07-13 11:29

机器学习笔记（三）：一个完整的机器学习项目

开篇波折了一个多月，顺利在华为实习，在晚上加班的空余时间继续刷我的机器学习笔记。要点提示缺失值填充查找关联前面我们通过画图分析了一些数据的相关属性。因为数据集并不是非常大，我们可以很容易地使用corr()方法计算出每对属性间的标准相关系数（standardcorrelationcoefficient，也称作皮尔逊相关系数）：corr_matrix=housing.corr()现在来看下每个属性和房
Ding_xiaofei·2018-07-12 21:01

机器学习笔记（三）：一个完整的机器学习项目

开篇波折了一个多月，顺利在华为实习，在晚上加班的空余时间继续刷我的机器学习笔记。要点提示缺失值填充查找关联前面我们通过画图分析了一些数据的相关属性。因为数据集并不是非常大，我们可以很容易地使用corr()方法计算出每对属性间的标准相关系数（standardcorrelationcoefficient，也称作皮尔逊相关系数）：corr_matrix=housing.corr()现在来看下每个属性和房
Ding_xiaofei·2018-07-12 00:00

完整的机器学习项目流程

这是我学习handsonmlwithsklearnandtf这本书做的笔记，这是第二章该笔记是‘一个完整的机器学习项目’，具体的是预测房价的中位数，包括：获取数据、发现并可视化数据，发现规律、为机器学习算法准备数据
卡布达打小怪兽_Cheer·2018-07-09 16:08
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