企业高管经常将机器学习模型的黑盒性质视为一种神秘技术，他们通常认为，IT主管能够有效调动流程，并使模型表现良好。现实情况是，了解机器学习流程的基础知识可以使其流程和步骤变得不再神秘，而IT团队可以更好地管理对当今竞争激烈的商业环境至关重要的机器学习技术。机

我准备使用scikit-learn给大家介绍一些模型的基础知识，今天就来讲讲线性回归模型。开始之前，你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上噢，如果没有，请访问这篇文章：超详细Python安装指南 进行安装。如果你用Python的目的是数据分析，

长期学习数据科学的人一定知道如何用Python、R和Julia这些语言执行机器学习任务。然而，如果速度很关键，但硬件很有限，或者所在公司仅使用SQL进行预测分析，又该怎么办呢?答案就是——数据库内的机器学习。下面将使用Oracle机器学习在著名的Iris数

机器学习，听起来很酷。这名字不禁令人以为是一排机器人坐着学习知识的样子，但其实是让机器人拥有像人一样的学习能力的高端技术，这样就能高效快捷地从数据中找出有用的东西。云计算服务支持构建和部署AI及机器学习应用程序的种种功能。除了专业外，作为IT团队成员一定要

机器学习和AI继续深入IT服务中，并补充软件工程师开发的应用程序。如果IT团队想跟上这种步伐，必须提高他们的机器学习技能。云计算服务支持构建和部署AI及机器学习应用程序的各种功能。在很多方面，AI系统的管理与IT专业人员在云端熟悉的其他软件非常相似。但是，

最近，出现了用于编排任务和数据工作流的新工具。这些工具的数量众多，因此很难选择要使用的工具，也难以理解它们的重叠方式，因此我们决定对一些最受欢迎的工具进行比较。> Airflow is the most popular solution, follo

引言和动机--为什么是C++?C++是动态负载平衡、自适应缓存、开发大型数据框架和库的理想选择。以超低延迟和极高吞吐量著称的Scylla，使用C++作为Apache Casand and Amazon DynDoDB的替代者进行编码。C++作为编程语言的

机器学习有潜力帮助解决企业和整个世界范围内的各种问题。通常，要开发机器学习模型并将该模型部署到可以在操作上使用的状态，需要对编程有深入的了解，并且需要充分了解其背后的算法。这将机器学习的使用限制在一小部分人中，因此也限制了可以解决的问题数量。这为非数据科学

作为机器学习开发人员，一定需要很多机器学习资源，包括可以在项目中使用的工具等。今天给大家介绍8种开源工具，用于机器学习，希望能帮您提高工作效率。Featuretools有通过综合数据帧中的数据，而构建的高级Python对象来执行此操作的功能，可以针对从一个

然而有许多开源机器学习环境可用，它们对系统规格没有任何要求，可使用云基础架构在最短的时间内训练模型。这是谷歌提供的一项易于访问的云服务，用于开发产品和项目。它支持免费的GPU，基于Jupyter Notebooks环境。它让您的系统可以不必处理机器学习活

作为机器学习开发人员，你可能已经接触到很多机器学习资源，今天给大家介绍10个机器学习开源工具，有很多都是可以在项目中使用的工具，如果有帮到你的话，欢迎转发收藏。AutoML是一款可以自动选择并训练机器学习模型的软件，能够选择正确的算法，帮助调整超参数。Au

虽然机器学习模型已获得全世界的赞誉，但很难转化为积极的业务效益。处理活跃数据并将机器学习模型部署到生产环境时，工程、数据和业务方面的一大堆问题成为瓶颈。据调查，43%的人称在机器学习模型生成和集成方面遇到障碍。确保机器学习模型实现企业预期的最终目标很重要，

机器学习怎么入门最简单？今年刚刚从哈佛大学统计专业毕业的 Danny Friedman 写了一本「转专业学生专用教材」，无基础也可轻松入门，资源现已全部开放。说起机器学习入门书，大概有成百上千种选择。这些书籍大多是由具备丰富研究经验的学者撰写的，涵盖各种主

本文主要分享一些组织管理机器学习项目的实践经验。Python 是机器学习项目开发的主要使用语言之一。pandas dataframes本质上是numpy数组，它用描述性字符串作为行和列标签。数据在pandas dataframes里可以很容易进行排序、过

如果你对数据科学感兴趣，那么可能对这个工作流程很熟悉：通过运行Jupyter notebook开启一个项目，然后开始编写python代码、运行复杂的分析甚至训练模型。随着notebook文件的函数、类、图和日志的大小不断增长，你会发现自己面前堆积了巨大的

数据科学一直是个引人注目的领域，尤其是对于那些有计算机科学、统计、业务分析、工程管理、物理、数学等学科背景的年轻人。但雾里看花始终看不清晰，人们总是认为数据科学背后有许多神秘的地方，觉得它不仅仅是机器学习和统计。除了研究助理和实习之外，没有任何全职行业经验

对数据科学家来说，给数据打上标签并开发出一个准确的机器学习模型是很困难的，而且在生产中管理模型也可能会更加令人生畏。识别模型漂移、通过更新数据集来对模型进行再训练、提高性能以及维护底层技术平台都是重要的数据科学实践。根据一项机器学习的研究，55%的公司没有

为了进行机器学习工程，首先要部署一个模型，在大多数情况下作为一个预测API。为了使此API在生产中工作，必须首先构建模型服务基础设施。这包括负载平衡、扩展、监视、更新等等。这就是为什么我们开发了Cortex——机器学习工程的开源平台。Cortex的核心是我

很多人之所以喜欢python，不仅仅因为简单易学、容易入门，更多是因为python有强大的第三方库，那么在机器学习中，python有哪些库可以使用呢?基于两个python库，Numpy 和 Scipy，为常见的机器学习和数据挖掘提供一组算法，聚类、回归和分

那天我不停地拉直领带，努力回忆起学过的所有东西，怀疑自己是否足够胜任工作。察觉到我的焦虑，老板微笑着说：。迟暮的女王已经退场,取而代之的是名字时髦、活力满满的新女王XGBoost。XGBoost是基于决策树的集成机器学习算法，使用了梯度提升框架。然而，当涉