l“机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究”。l“机器学习是用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准。”可以看出机器学习强调三个关键词：算法、经验、性能，其处理过程如下图所示。

作者｜ David Robinson编译 | 严子怡编辑｜EmilyAI 前线导读：”当我向别人介绍我是一个数据科学家的时候，我常常听到这样的疑问：“这和机器学习有什么区别？”即使很难用语言表达出来，大多数这些领域里的专家都能凭直觉地理解哪些工作属于数据科

将汽车内外传感器的数据进行融合，借此评估驾驶员情况、进行驾驶场景分类，都要用到机器学习。本文中，我们讲解了不同的自动驾驶算法。自动驾驶汽车的设计制造面临着诸多挑战，如今，各大公司已经广泛采用机器学习寻找相应的解决方案。基于机器学习的应用，还包括对驾驶员的语

将汽车内外传感器的数据进行融合，借此评估驾驶员情况、进行驾驶场景分类，都要用到机器学习。本文中，我们讲解了不同的自动驾驶算法。自动驾驶汽车的设计制造面临着诸多挑战，如今，各大公司已经广泛采用机器学习寻找相应的解决方案。基于机器学习的应用，还包括对驾驶员的语

最近打算系统学习下机器学习的基础算法，避免眼高手低，决定把常用的机器学习基础算法都实现一遍以便加深印象。本文为这系列博客的第一篇，关于决策树的算法实现，文中我将对决策树种涉及到的算法进行总结并附上自己相关的实现代码。本文中我将一步步通过MLiA的隐形眼镜处

机器学习算法已经被广泛应用于自动驾驶各种解决方案，电控单元中的传感器数据处理大大提高了机器学习的利用率，也有一些潜在的应用，比如利用不同外部和内部的传感器的数据融合，评估驾驶员状况或为驾驶场景分类等。在 KDnuggets 网站最近发表的一篇文章中，作者

机器学习和深度学习有什么区别?让我们从本文中寻找答案。除了深度学习和机器学习的比较，我们还将研究它们未来的趋势。通常，为了实现人工智能，我们会使用机器学习。监督机器学习算法进行预测。并且，这些 ML 算法将数据组成簇。机器学习通过旨在模仿人类决策能力的神经

最新DataOps平台的真正价值，只有在业务用户和应用程序能够从各种数据源来访问原始数据和聚合数据，并且及时地产生数据驱动的认识时，才能够实现。利用机器学习，分析师和数据科学家可以利用历史数据，以及实时地使用类似TensorFlow这样的技术，以做出更好的

根据学习方法不同可以将机器学习分为传统机器学习、深度学习、其他机器学习。参考Kaggle机器学习大调查，数据科学中更常见的还是传统经典的机器学习算法，简单的线性与非线性分类器是数据科学中最常见的算法，功能强大的集成方法也十分受欢迎。最常用的数据科学方法是逻

当谈到今天的机器学习算法时，它们正在以各种方式在不同的领域使用。医疗保健、商业、研究只是几个例子，人工智能被用来解决人类无法自行解决或需要大量时间解决的问题。然而，生活中的一切都有其优点和缺点，现代机器学习算法这条规则当然也不例外。今年早些时候，发表在El

用于Java的前5个机器学习库现在有很多的企业正在争先恐后地找到足够的程序员来编写ML和深度学习。Weka是最好的Java机器学习库的选择之一，这并不奇怪。Weka 3是完全基于Java的工作台，最适用于机器学习算法。Weka主要用于数据挖掘、数据分析和预

深度学习已成为大多数AI问题的首选技术，使得经典机器学习相形见绌。但是，尽管深度学习有很好的性能，经典机器学习方法仍有一些优势，而且在一些特定情况下最好使用经典机器学习方法，例如线性回归或决策树，而不是使用一个大型深度网络。本文将对比深度学习和经典机器学习

在过去几年中，深度学习已成为大多数AI类型问题的首选技术，掩盖了经典的机器学习。其中明显的原因是深度学习已经在包括言语、自然语言、视觉和玩游戏在内的各种各样的任务中多次表现出优异的表现。然而，尽管深度学习具有如此高的性能，但使用经典的机器学习和一些特定的情

机器学习在今天变得越来越重要，因为公司的数字化变革导致了大量不同形式、不同类型数据的产生，并且以越来越快的速度增长。因此在这里，有5个最适合初学者的机器学习算法：。它通过把因变量的观测值和预测值之间的平方之和最小化来预估自变量与因变量的关系，该变量多被配置

您选择的机器学习算法取决于数据的大小，质量和类型，以及项目时间表和总体目标。选择适当的机器学习算法，有助于从结果预测中获得的洞察力。机器学习算法的类型在考虑了数据属性以及项目要求和目标后，您可以开始将这些需求映射到最佳机器学习模型。线性回归模型将以连续的比

在机器学习中有一种“无免费午餐”的定理。简而言之，它指出没有任何一个算法可以适用于每个问题，尤其是与监督学习相关的。因此，你应该尝试多种不同的算法来解决问题，同时还要使用“测试集”对不同算法进行评估，并选出最优者。

机器学习基础为了理解机器学习如何被用来重新创建哈希表的关键特征，我们需要快速重新审视统计建模的主要思想。统计模型是一种函数，它接受一些向量作为输入，并返回：标签或数值。输入向量包含有关数据点的所有相关信息，标签/数值输出是模型的预测。考虑着名的国际象棋“深

本文介绍了机器学习新手需要了解的 10 大算法，包括线性回归、Logistic 回归、朴素贝叶斯、K 近邻算法等。在机器学习中，有一种叫做「没有免费的午餐」的定理。例如，你不能说神经网络总是比决策树好，反之亦然。有很多因素在起作用，例如数据集的大小和结构。

本文在透彻剖析深度学习及机器学习的同时，就多方面对两者进行比较，进而探究其未来的发展趋势。机器学习则是通过模拟人类决策能力的神经网络找出问题解决方法。我们使用机器学习算法解析数据，并根据从数据中学习到的知识做出决策。

Weka拥有一系列用于数据挖掘任务的机器学习算法。这与仅涉及单个目标变量的“标准”情况不同。该框架的主要重点是包括大量的机器学习算法和统计测试，并能够处理中大型数据集。斯坦福分类器是一种机器学习工具，它将获取数据项并将它们放入k类之一。它们旨在用于生产环境