機器學習講座，如何利用Spark MLlib進行個性推薦？

spark mllib 隨著互聯網發展，更多電商網站更加提倡用戶參與和用戶貢獻。而在現今的推薦技術和算法中，最被大家廣泛認可和采用的就是基於協同過濾的推薦方法。這種在信息過濾和信息系統中很受歡迎的技術，與傳統的基於內容過濾直接分析內容進行推薦不同。協同過濾分析用戶興趣，在用戶群中找到指定用戶的相似（興

如何利用Spark MLlib進行個性推薦？

個性推薦在現今的推薦技術和算法中，最被大家廣泛認可和采用的就是基於協同過濾的推薦方法。協同過濾(Collaborative Filtering, 簡稱CF) 是利用集體智慧的一個典型方法。換句話說，就是借鑒和你相關人群的觀點來進行推薦。MLlib中的協同過濾，常應用於推薦系統。利用某興趣相投、擁有共同經驗之群

Spark MLlib 機器學習（分散式機器學習愛好者，《Spark MLlib 機器學習》 電子工業出版社 於2016-03出版，歡迎大家關注！）

深度學習及在Spark中的應用 Spark MLlib Deep Learning工具箱，是根據現有深度學習教程《UFLDL教程》中的演算法，在SparkMLlib中的實現；包括NN、DBN、CNN、SAE等。

Python機器學習筆記：利用Keras進行多類分類

名稱 encoder 創建 numeric 種類 deep ast 4.0 允許 　　Keras是一個用於深度學習的Python庫，它包含高效的數值庫Theano和TensorFlow。 　　本文的目的是學習如何從csv中加載數據並使其可供Keras使用，如何用神經網絡建立

機器學習實戰筆記-利用K均值聚類算法對未標註數據分組

特征選取2-機器學習中，有哪些特征選擇的工程方法？

fit fun actual 原理 歸一化 jpg arr 差異 highlight https://www.zhihu.com/question/28641663 作者：城東鏈接：https://www.zhihu.com/question/28641663/answer

如何在未來的大數據和機器學習領域，獲得一份不錯的工作？

概率 數據可視化 har 背景 計算機 ros cat 自我提升 god 2018 年，AI 的發展腳步會加快，這一年將是 AI 技術重生和數據科學得以重新定義的一年。對於雄心勃勃的數據科學家來說，他們如何在與數據科學相關的工作市場中脫穎而出？2018 年會有足夠多的數據科

目前人工智慧最火的是-深度學習、機器學習、，採用深入淺出的方法，結合例項並配以大量程式碼練習，重點講解深度學習框架模型、科學演算法、訓練過 程技巧。

深度學習DeepLearning人工智慧核心技術開發與應用 2018年09月13日— 2018年09月16日 北京 物件：從事人工智慧、深度學習、計算機視覺、人臉識別、 影象處理、 行人檢測、自然語言處理 區塊鏈等醫學 遙感 電力 金融 經濟等高維度 資料領域相關的老師 研究生 工程師；

機器學習weka，java api呼叫隨機森林及儲存模型

工作需要，瞭解了一下weka的java api，主要是隨機森林這一塊，剛開始學習，記錄下。 瞭解不多，直接上demo，裡面有一些註釋說明： package weka; import java.io.File; import weka.classifiers.Classifier; i

機器學習雜記，主要記錄學習過程中的一些疑問和理解

一、 最近看tensorflow，試著寫 cnn 程式碼，其中的一個介面 : def conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=True, data_format="NHWC", dilations=[1, 1, 1,

機器學習實戰，Python實現

機器學習實戰，Python實現 連結：http://ailearning.apachecn.org/ 關注微信公眾號“深度學習演算法社群”，獲取更多的學習資料！                 

如何在未來的大資料和AI機器學習領域，獲得一份不錯的工作？

AI 的發展腳步會加快，這一年將是 AI 技術重生和資料科學得以重新定義的一年。對於雄心勃勃的資料科學家來說，他們如何在與資料科學相關的工作市場中脫穎而出？2018 年會有足夠多的資料科學相關工作嗎？還是說有可能出現萎縮？接下來，讓我們來分析一下資料科學的趨勢，並一探如何在未來的大資料和機器學習 /

【機器學習七】利用K-means壓縮圖片

在學習機器的過程中，發現了K-means的一種應用，遂那這個例子，練練手，增加對K-means的理解。  # -- encoding:utf-8 -- """ Create by yexm on 2018/11/24 """ # coding:utf-8 import matplot

貝葉斯網路（機器學習系列，持續更新中~）

在說貝葉斯規則（Bayes rule）和將貝葉斯規則用於圖模型之前，先讓大家瞭解下機器學習的四個正規化（paradigms），也可以理解為四個流派； 連線主義（connectionist）：用現在比較流行的說法就是神經網路，現在用到的工具有Tensorflow

機器學習中，有哪些特徵選擇的工程方法？

特徵選擇是特徵工程中的重要問題（另一個重要的問題是特徵提取），坊間常說：資料和特徵決定了機器學習的上限，而模型和演算法只是逼近這個上限而已。由此可見，特徵工程尤其是特徵選擇在機器學習中佔有相當重要的地位。機器學習做得好不好，被資料和模型共同影響，比如說，資料本身不可分，那麼S

矽谷大牛推薦11款機器學習工具，國內程式設計師們學起來！

良好的ML框架降低了定義ML模型的複雜性。 使用這些開源ML框架，您可以輕鬆快速地構建ML模型。在過去十年中，人工智慧的迅速崛起刺激了當今就業市場對AI和ML技能的巨大需求。基於ML的技術現在幾乎用於所有垂直行業，從金融到醫療保健。在本文中，我編譯了一個可用於構建機器學習模型的最佳框架和庫的列表。

矽谷IT大牛推薦10種機器學習框架，程式設計師跳槽漲薪攻略！

人工智慧已經存在了很長時間。 然而，由於該領域的巨大改進，近年來它已成為流行語。 人工智慧曾經被稱為總體書呆子和天才的領域，但由於各種庫和框架的發展，它已成為一個更友好的IT領域，並有很多人進入它。   在本文中，我們將研究用於人工智慧的高質量庫，它們的優缺點以及它們的一些功

新手入門機器學習1，監督學習的基本過程

本人新手入門機器學習，目前才剛剛接觸，寫部落格的目的只是為了記錄下學習的過程。 機器學習包括監督學習，非監督學習，半監督學習，和強化學習。 我因為是剛剛接觸機器學習，所以學習的是監督學習。 監督學習的目的是通過給出的訓練集，學習一個模型，從而，在給的訓練集外有輸

機器學習中，邏輯迴歸函式的簡單使用

比如，現在要解決這樣一個問題。現在有5組資料，已知有一個20歲年收入3W的人不會買車，有一個23歲年收入7W的人會買車，有一個31歲年收入10W的人會買車，有一個50歲年收入7W的人不會買車，有一個60歲年收入5W的人不會買車，試求一個28歲年收入8W的人，買車的概率是多少？ 我們用sk

全棧工程師開發手冊（原創）（全棧工程師，前端工程師，後端工程師，架構師，爬蟲工程師，資料分析師，大資料工程師，資料探勘工程師，機器學習工程師，欒鵬全棧）

matlab2c資料分析 原創開發matlab2c動態連結庫，使用c++實現matlab函式，包含matlab中函式的使用，c++的實現原始碼，函式的呼叫示例。對於資料分析，機器學習有很大幫助