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2019年国际数据挖掘顶级会议KDD。现在，数据集已放出，挑战赛已开赛，7月16日将开始评审，7月20日会宣布KDDCup冠军。
亚博登录不上】埃森哲，“机器学习保险”纽约投资公司ARK Invest，“2019大猜想，创新是增长的关键”美国政府问责局，“人工智能：新兴机遇，挑战和启示”安永会计师事务所，“Artificial Intelligence in Europe: How 277 Major Companie
GitHub十个小时获1k+star：一份机器学习完整路线图
? Up and Running with TensorFlow? ANN - Artificial Neural Networks? CNN - Convolutional Neural Networks? RNN - Recurrent Neural Networks? Tr
机器学习和深度学习都是人工智能术语。机器学习指的是，不需要编程就可以使机器可以模仿人类动作的科学。机器学习利用算法分析数据，并从中学习，然后利用这些数据对特定的事情来做一些预测。
10张有用的幻灯片和简短解释，带你了解AI，一图胜千言。1.分析的演进分析是发现、解释和交流数据中有意义的模式，以及将这些模式应用于有效决策的过程。
Cadence丁渭滨：机器学习怎样让芯片设计事半功倍｜GTIC 2019
峰会现场延续上一届的火爆场景，全场从开幕到下午结束座无虚席，而且有不少热情观众坚持站着听完峰会全程。
请收下这份全网最大机器学习数据集，视觉、NLP、音频一网打尽
本文介绍一个机器学习大型数据集的汇总网站，网站目前提供约70个最新数据集。每年都有很多大型、高质量的数据集发布，其中大多数数据集都发布在各自的网站上，通过谷歌搜索很难找到所有这些数据集。
深度学习模型有多好用是众所周知的，高质量的机器学习模型也并不难得。难得的是获取大量人工标注的训练数据，这些数据既昂贵又费时费力。
程序员请收藏！68款大规模机器学习数据集，涵盖CV、语音、NLP
作者|琥珀出品|AI科技大本营此前营长为大家分享过不少机器学习相关数据集的资源。例如Mozilla的1400小时开源语音数据集；ApolloScape的大规模自动驾驶数据集。
在这个项目中，作者为机器学习提供了一个完整的学习路径。曾有多少次，当你试图接近某一个新主题或领域时，会感到困惑、迷失方向并且无「路」可循。
全网100个大型机器学习数据集汇总，这个网站非收藏不可 | 资源
想要获取大型数据集，还要挨个跑到各数据集的网站，两个字：麻烦。为了响应广大网友的呼声，网友u/UpdraftDev将全网最大的机器学习数据集整理汇集，并对这些数据集进行了分类和介绍。
机器学习入门经典课程，台大李宏毅教授机器学习课程 2019 版来啦
雷锋网AI科技评论按，提到台湾大学李宏毅教授，想必很多同学马上会想到他的机器学习课程。list=PLJV_el3uVTsOK_ZK5L0Iv_EQoL1JefRL4李宏毅在国立台湾大学获得硕士、博士学位后，先后担任过中国科学院信息技术创新研究中心的博士后研究员、麻省理工学院计算机
入门科普：一文看懂机器学习3种类型的概念、根本差别及应用-洞见
在数据丰沛的时代，计算机可以通过自我学习获得算法把数据转化为知识。近年来涌现出了许多强大的机器学习开源软件库，现在是进入该领域的最佳时机，掌握强大的算法可以从数据中发现模式并预测未来。
其性能优于许多现有的增强算法，如XGBoost、LightGBM等。虽然深度学习算法需要大量的数据和计算能力，但大多数业务问题仍然需要增强算法。
本文收集了丰富的机器学习、深度学习、人工智能领域最优质的学习资料，供各位AI-er查阅，一起学习。目录书籍课程博客论文/代码书籍Books1.《GrokkingDeepLearning》简介：深度学习的使用方法作者。
德国研究者用1.7万篇arXiv论文预测机器学习和NLP研究趋势
近日，来自德国达姆施塔特工业大学和法兰克福金融管理学院的研究者在arXiv上发表论文。试图基于两个arXiv论文数据集预测相关领域的研究趋势。
教练，我想学跳舞：NBA球星变身“舞王”，都是托机器学习的福
几天前，在主场对马刺的比赛上，他砍下了全场最高的34分。但重点不在比赛，而在中场休息的“DanceCam”时间：布伦森出现在大屏一角，和看台上的球迷一起“舞蹈”，前所未有。
Gartner报告：正处于数据科学与机器学习工具 “大爆炸”的时代
Gartner 表示，目前用于数据科学的工具正在迅速发生变化。该公司在其最新的数据科学和机器学习平台的报告中称，我们正处于 “大爆炸” 中。
随着移动互联网时代的到来，科技金融模式不断创新，但是欺诈手法也在不断翻新，呈现出专业化、产业化、隐蔽化等特点。
随着移动互联网时代的到来，科技金融模式不断创新，但是欺诈手法也在不断翻新，呈现出专业化、产业化、隐蔽化等特点。
机器学习工程师薪资近百万人民币，排名第一；全栈工程师多金又有闲排名第三；全行业领域的最佳工作中，科技领域占有9席。
我们说，量子计算的基础和原理及重要量子算法，为超越图灵机模型速度提供了可能。今天发表在非同行评议学术论文储存库arXiv上的论文中，IBM的研究团队描述了其创造出“量子算法”的过程，使量子计算机能够以远远超出传统计算机所能达到的规模来执行“特征映射”算法。
References[1] P. L. Combettes and V. R. Wajs. Signal recovery by proximal forward-backward splitting. Multiscale Modeling & Simulation, 4:10
由MIT学术研究员LexFridman开讲，将介绍使用神经网络解决计算机视觉、自然语言处理、游戏、自动驾驶、机器人等领域问题的基础知识。
统计机器学习是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科。统计机器学习通过对已知数据构建模型，从而完成对未知的数据进行预测和分析。
下面我将从以下几个方面整理机器学习入门的资源：书籍：书中自有黄金屋，机器学习中涉及到的很多数学理论，只看视频或者博客是很难获取到完整的知识框架。
机器学习课程与包含探索性数据分析，统计，通信和可视化技术等主题的数据科学课程不同，它更侧重于教授机器学习算法。
目录书籍课程博客论文/代码书籍Books1.《GrokkingDeepLearning》简介。深度学习的使用方法作者。
苹果再下注AI：收购机器学习创业公司，想让Siri提供更个性化结果
官网显示，这家被收购的创业公司主攻借助机器学习技术，筛选全网各个主题的优质信息，为用户发现和个性化推荐内容。
感知：我们的系统采用神经网络的组合，以便我们的车辆能够识别传感器数据、识别物体并随着时间的推移跟踪它们，以便它能够深入了解周围的世界。
前言3月7日凌晨，谷歌TensorFlow开发者峰会在美国加州举行。自今年1月份谷歌放出TensorFlow2.0开发者预览版。
它可以将训练好的机器学习模型转换成无需依赖库的本地代码。目前m2cgen支持的模型种类包括：使用方法m2cgen的安装非常方便，直接用pip：$pipinstallm2cgen在转换Python代码前，需要用import导入m2cgen：fromsklearn.datasetsi
TensorFlow 2.0 Alpha版，端到端开源机器学习平台
刚刚，谷歌在 Tensorflow Developer Summit 2019 大会上发布 TensorFlow 2.0 Alpha 版。
前几天，量子位已经推荐了一个可以互动的线性代数课程。最近，有位印度小哥NimishMishra在Medium上分享了一篇概率论基础知识，也是一篇零基础的入门课程。
前几天，量子位已经推荐了一个可以互动的线性代数课程。最近，有位印度小哥NimishMishra在Medium上分享了一篇概率论基础知识，也是一篇零基础的入门课程。
本文作者在多年研究在线学习图景、在不同平台注册大量机器学习课程后，收集了目前最好的5门机器学习课程。
人工智能可以通过情感模型，对一些人类只能感性判断的其他人的情绪和行为，进行精准地判断。心怀不满的员工可能会无视尽职调查，或者泄露信息或者恶意破坏公司数据，造成网络攻击。
谷歌开源机器学习数据集，可在 TensorFlow 直接调用
吴恩达说过，公共数据集为机器学习研究这枚火箭提供了动力，但将这些数据集放入机器学习管道就已经够难的了。
此后，他开始全职从事神经科学研究，于2002年创立了红木神经科学中心，于2005年创立了Numenta，并发表了《On Intelligence》，主要阐述了他的大脑记忆-预测框架理论。
选自aws.amazon，机器之心编译，参与：思源、王淑婷。从今天开始，任何人都可以从 AWS 上获取亚马逊用来训练内部工程师的机器学习课程。
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机器学习工具Kubeflow来了，“轻松”拓展你的机器学习能力
AllinAI中国GoogleCloud最近宣布了一项开源项目，旨在简化机器学习管道的操作。本文的完整代码你可以在GitHub上找到：1.创建一个安装了管道的Kubernetes集群KFP自然需要Kubernetes集群来运行。
这也是为什么程序员一直都是机器学习领域的理想人选。想象一下，当你第一次接触到编程的时候，它看起来一定很困难，但是随着你的努力，它变得容易了。
最近当我开始阅读最大因果熵作为反强化学习项目的一部分时，我遇到了这个问题。这篇博客文章介绍了统计学中标准术语与机器学习中相关术语之间的联系表。
AllinAI中国作者：KimberlyCook在这个指南中，我们将通过现代机器学习算法进行实用简洁的介绍。
AllinAI中国决策树是类似流程图的结构，其中每个内部节点表示一个测试功能。每个叶节点都表示一个类标签和分支表示导致这些类标签的功能的连接。
比Tensorflow更受欢迎？百度PaddlePaddle是何方神圣
而就是这个深度学习界的独角兽，据外媒称，在中国的受欢迎度竟已被百度深度学习框架PaddlePaddle超越。
如何针对机器学习模型的在训练集和开发集上的评估指标来使用不同的技巧快速提高模型的评估性能。有时候也被称为贝叶斯误差，是指x映射到y的理论最优函数，永远也不可能被超越。
大数据文摘出品编译：jiaxu、李馨瑜、云舟移动互联网时代，人类生产的新数据正以指数级别增长。数据中心越来越大，并消耗着地球上难以想象的巨大能耗，但人类依然可能面临着“数据无处存放”的境地。
例如您创建了一个论坛，人们可以通过该论坛了解他们对产品和他们不喜欢的具体细节。什么是主题模型主题模型是应用于NLP的机器学习的一个分支，用于识别出现在大量文档集合中的抽象主题。
本文先为初学者介绍了必知的十大机器学习算法，并且我们通过一些图解和实例生动地解释这些基本机器学习的概念。
数据越干净越好，清理大型数据集可能非常耗时。下面就是那50个数据集了，由于后期加上了一些补充，所以总数已经超过了50。
我们想象中机器学习往往在特定场合使用下，我们认知中机器学习常常在B端和技术领域。其实机器学习早已经在我们利用现代化工具和智能设备上网时，就已经融入到我们C端消费者日常的生活中了。
回斯坦福之后研究成果曝光：李飞飞团队用机器学习教机械臂做动作
此前，台湾媒体曾透露，金庸先生前最后的遗愿，就是拍摄出《笑傲江湖》VR电影版。上个月，HTC已经获得《笑傲江湖》的VR电影翻拍版权，在明年即2019年正式开拍。
灵活的机器学习库，为用户提供各种强大的机器学习模型和高度优化的常用ML任务中使用的数学函数实现。编译和运行代码假设文件名是mlp-mlpack.cpp，使用以下命令编译并运行代码。
596、假设使用维数降低作为预处理技术，使用PCA将数据减少到k维度。A、更高的“k”意味着更正则化B、更高的“k”意味着较少的正则化C、都不对正确答案是：B解析：较高的k导致较少的平滑，因此能够保留更多的数据特征，从而减少正则化。
人工智能(AI)和机器学习(ML)为企业解决复杂问题开启全新的途径
www.360itgo.com 北京,2018年9月14日——人工智能和机器学习正在为企业解决复杂问题开启全新的途径。
为了我这23个粉丝，今天写点干货。如果您认为数学没有什么用，不用学数学照样可以进行日常的计算，买菜买东西。
自1998年成立以来，微软亚洲研究院一直致力于推动计算机科学领域的前沿技术发展。在建院20周年之际，我们特别邀请微软亚洲研究院不同领域的专家共同撰写“预见未来”系列文章。
英国格拉斯哥大学发布一项新研究说，借助新的机器学习算法，科学家有望更高效从基因层面预测埃博拉和寨卡等病毒的天然宿主。
《PyTorch机器学习从入门到实战》国内最懂“小扎”的技术团队出书了
它能够模仿真人的语气打电话，通过多轮对话，帮助用户完成餐馆预订和美发沙龙预约等。如果一个机器能在与人交流“沟通”的过程中不被识别出“机器身份”，那么这个机器就具有智能。
0、机器学习系统TensorFlow★Star62533TensorFlow是谷歌的第二代机器学习系统，按照谷歌所说，在某些基准测试中。
逻辑回归是一种传统的分类算法，仅限于两类分类问题。如果你有两个以上的类，那么线性判别分析算法是首选的线性分类技术。
随着智能移动设备、可穿戴设备、工业大数据等的指数级增长，数据行业迎来更多的挑战。如今，大数据的概念已经普及，从互联网、数据企业，到传统实体企业。
将机器学习技术引入日常生活，AI创企Skelter Labs获1000万美元融资
据悉，韩国AI初创企业Skelter Labs在获得新加坡风险投资公司Golden Gate Ventures的投资后，正计划向东南亚市场扩张。
当计算科学发展的不够完善，还没能解决启发式问题的时候，很多安全问题都是利用规则来解决的，这些规则都是“死”的。
不过，ArXiv上面没有讨论板，公开讨论场所多集中在Reddit和推特上。而社交平台又无法提供纯粹的学术环境，讨论过程中很容易歪楼。
机器学习的研究正进行的如火如荼，各种新方法层出不穷。尽管这样，还有一个问题摆在面前，研究这些算法对于现实有什么用。
文末有干货预计阅读时间4分钟让我们先看一组数据：1.数据分析总监平均年薪：$145,8372。首席数据科学家平均年薪：$138,2713.机器学习工程师平均年薪：$134,449。
四大机器学习编程语言对比：R、Python、MATLAB、Octave
本文作者是一位机器学习工程师，他比较了四种机器学习编程语言：R、Python、MATLAB和OCTAVE。
互联网公司常见算法面试题汇总（图像算法+机器学习+数据挖掘）
其实算法工程师的细分领域也很多，今天我主要从图像算法/计算机视觉工程师类、机器学习工程师、数据挖掘算法工程师类这三类。
文章系列链接SLS机器学习介绍：时序统计建模SLS机器学习介绍：时序聚类建模SLS机器学习介绍：时序异常检测建模SLS机器学习介绍：规则模式挖掘前言第一篇文章SLS机器学习介绍：时序统计建模上周更新完，一下子炸出了很多潜伏的业内高手，忽的发现集团内部各个业务线都针对时序分析存在一
本文引用地址：http://www.eepw.com.cn/article/201811/393869.htm机器学习将推动MCU下一波动快速增长IoT推动了这几年MCU的更新换代。
强化学习可以应用于人工智能以外的世界。强化学习本身是机器学习的一个领域，致力于在外部奖励的背景下优化行为。
近期，谷歌的一项新专利被曝光，内容是通过机器学习算法与眼球追踪传感器追踪和分析用户的面部表情。 专利进一步描述了用户在VR环境中通过虚拟人像交互，这些人像将不仅模拟用户外形，还能反应他们的面部表情。
A、删除缺少值太多的列B、删除数据差异较大的列C、删除不同数据趋势的列D、都不是正确答案是：A解析：如果列的缺失值太多。
英国格拉斯哥大学发布一项新研究说，借助新的机器学习算法，科学家有望更高效从基因层面预测埃博拉和寨卡等病毒的天然宿主，从而采取措施预防这些病毒传播到人类身上。
如果每个人都有足够的时间和热诚，并乐意去大学拿个AI学位，那你大概就不会读到这篇博客了。虽说AI的工作方式挺神秘的，但在处理技术问题的时候，以下这五个AI原则应该可以帮你规避一些错误。
可穿戴技术位列2019全球健身趋势榜首：它能让大众跑步变得更科学吗？
当然，随着互联网技术、人工智能技术、机器学习技术、手机—可穿戴整合技术的日新月异，可穿戴设备很有可能在不远的将来实现新的技术飞跃，这也是为什么美国运动医学会会把可穿戴技术位列2019年全球健身趋势第一的主要原因，其核心理由就是技术将更加智能，更加亲民，可穿戴技术可以让运动时看不见
过去十几年，人类可以说是在机器智能面前节节退败，屡败屡战，而多任务处理几乎是为数不多可以让人类骄傲的事情了。
数据科学家需要涉猎很多——机器学习、计算机科学、统计学、数学、数据可视化、通信和深度学习。所以 AngelList 被排除在这两种分析之外，因为它的搜索算法是一种「OR」的逻辑搜索，无法变为「AND」。
事实上，它可以帮助您完成以下所有事情：特征理解识别噪声特征特征工程特征重要性功能调试泄漏检测和理解模型监测为了使其易于访问，我决定将这些技术放入python包featexp中，在本文中，我们将看到它如何用于特征探索。
当计算科学发展的不够完善，还没能解决启发式问题的时候，很多安全问题都是利用规则来解决的，这些规则都是“死”的。
某些机器学习的框架需要的版本是python3.5，但是你的系统支持的python版本较高，且无法删除此时需要在系统中安装多个Python，但又不能影响系统自带的Python。
在机器学习和深度学习测试中被广泛使用，在keras中，我们只需要使用一条命令就可以将数据下载到本地。
文中内容结合了个人在查阅资料过程中收集到的前人总结，同时添加了部分自身总结，在这里，依据实际使用中的经验，将对此模型优缺点及选择详加讨论。
分类、回归树的基本原理其实很简单在一棵分类、回归树上一共有两种类型的节点：分支节点：表示单个输入变量X；并在该点处提供单个分割点叶节点：代表两个输出变量Y当机器运行这个算法时，便通过跟随分支节点进行分裂直到到达叶节点值得一提的是，使用分类、回归树是很容易的，通常也可以提供非常准确
决策树根据一些feature进行分类，每个节点提一个问题，通过判断，将数据分为两类，再继续提问。这些问题是根据已有数据学习出来的，再投入新数据的时候，就可以根据这棵树上的问题，将数据划分到合适的叶子上。
机器学习的研究正进行的如火如荼，各种新方法层出不穷。尽管这样，还有一个问题摆在面前，研究这些算法对于现实有什么用。
本文为你分享近日《MathematicsforMachineLearning》的全部草稿已放出，我们整理了这本书的简要概述。感兴趣的读者可从以下链接获取全文。
精华帖：TOP5的机器学习GitHub存储库和Reddit讨论
你可以把它当做一份在线简历，用来向招聘人员和其他专业人士展示你的代码。GitHub上有来自谷歌、Facebook、IBM、英伟达等顶尖科技巨头的开源项目。
在训练机器学习模型时，常常会遇到训练集的准确性高。以下图为例，为了让训练集的errorrate降至最低，因此训练出的模型极其复杂，但其实所需的模型仅为一条简单的线性回归。
书籍推荐丨这六本Python书籍，称之为顶级Python学习秘籍都不为过
目前Python使用最广泛的领域包括有PythonWeb开发、数据分析挖掘、网络爬虫、机器学习人工智能、运维开发等等。
计算机视觉资料分享，从基础图像处理到深度学习人脸识别项目开发
考虑到私信的人很多，今天正是分享给大家这个人工智能的学习课程，如果你想要做计算机视觉的话，那么这个课程一定对你有用。
最后觉得还是从最简单的level开始写吧，一开始就弄些重量级的，什么人工智能。机器学习的算法，还要有大量的数学以及优化的知识，小白们估计会很郁闷，当然我也不一定能做出来对吧。
「周末AI课堂」常见隐藏单元（理论篇）机器学习你会遇到的“坑”
在开始介绍各类隐藏单元的时候，我们有必要强调sigmoid隐藏单元更多意义在于其生物角度上，因为它将大范围的输入挤压到[0,1]区间，对应着生物学神经元抑制和激活两种状态，但却在神经网络的优化过程中非常容易出现迭代缓慢和梯度消失的问题。
经常会有读者跑过来问能否推荐一些Python书籍，给初学者会毫不犹豫推荐《Python编程：从入门到实践》。
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