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机器学习

16 2017年02月08日星期三

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基于Dragonboard 410c开发板的机器学习研究（一）K-近邻算法

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随着机器学习越来越受到***关注，出现了很多机器学习的开源项目，在本文列举的11个机器学习开源项目中，无论你是Java爱好者还是Python狂人，在这里你都可以找到自己想要的机器学习开源项目。垃圾邮件过滤、人脸识别、推荐引擎——当你有一个大数据集并且希望利用它们执行预测分析和模式识别，机器学习是必经之路。这门科学，计算机可以在没有事先规划的前提下自主学习、分析和操作数据，现在越来越多的开发人员关注机器学习。机器学习技术的兴起不仅是因为硬件成本越来越便宜以及性能越来越强大，促使机器学习在单机或大规模集群上轻松部署的免费软件激增也是重要因素。机器学习库的多样性意味着无论你喜欢什么语言或环境，都有可能是获得你喜欢的。1. Scikit-learnPython由于其易用性以及丰富的函数库，已经成为数学、自然科学和统计学的**编程语言。Scikit-learn通过在现有Python包上构建——NumPy SciPy和matplotlib——服务于数学和自然科学。生成的库要么可以使用交互式“工作台”应用程序，要么被嵌入到其他软件和重用。工具箱可以在BSD许可下获取，所以它是完全开放和可重用的。 2

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干货：深度学习 vs 机器学习 vs 模式识别三种技术对比

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本文来自CMU的博士，MIT的博士后，vision.ai的联合创始人Tomasz Malisiewicz的个人博客文章，阅读本文，你可以更好的理解计算机视觉是怎么一回事，同时对机器学习是如何随着时间缓慢发展的也有个直观的认识。以下为正文：本文我们来关注下三个非常相关的概念（深度学习、机器学习和模式识别），以及他们与2015年*热门的科技主题（机器人和人工智能）的联系。图1 人工智能并非将人放入一台计算机中（图片来源于 WorkFusion 的博客）环绕四周，你会发现不缺乏一些初创的高科技公司招聘机器学习专家的岗位。而其中只有一小部分需要深度学习专家。我敢打赌，大多数初创公司都可以从*基本的数据分析中获益。那如何才能发现未来的数据科学家？你需要学习他们的思考方式。三个与“学习”高度相关的流行词汇模式识别（Pattern recogniTIon）、机器学习（machine learning）和深度学习（deep learning）代表三种不同的思想流派。模式识别是*古老的（作为一个术语而言，可以说是很过时的）。机器学习是*基础的（当下初创公司和研究实验室的热点领域之一）。而深度学习是非常崭