机器学习系统设计(Building Machine Learning Systems with Python)- Willi Richert Luis Pedro Coelho 总述 本书是 2014 的,看完以后才发现有第二版的更新,2016.建议阅读最新版,有能力的建议阅读英文版,中文翻译有些地方比较别扭(但英文版的书确实是有些贵). 我读书的目的:泛读主要是想窥视他人思考的方式. 作者写书的目标:面向初学者,但有时间看看也不错.作者说"我希望它能激发你的好奇心,并足以让你保持渴望,不断探索…

感谢大家去年的大力支持,今年园子继续和 Amazon Web Services(AWS) 合作,只要您通过 博客园专属链接 注册一个账号(建议使用手机4G网络注册),亚马逊就会给园子收入,期待您的支持! 如果您完成了注册,欢迎您向我们 在线提交 Amazon Web Services(AWS) 注册信息(注册邮箱与账户ID),我们会在园子的功劳簿中记录您的支持. 注册流程与如何在注册时选用12个月免费套餐(Free Tier)可以参考博文:云计算之路-出海记:蹭一张 AWS 船票 如果您对注册…

如果要制作过去两三年里最火爆的企业级产品创业公司名单,里面一定少不了一家叫做Docker的公司.先别管Docker是做什么的,只要记住这是这几年企业级IT产品里最重要的热点技术,有一半的大型企业已经在使用这种技术.前几天,Docker公司办了个叫做DockerCon的大会,请了大概所有的业界大咖,还顺便拜了演示之神:The Demo Gods. (字幕:向演示大神们献祭——我们的演示是现场版的,为了确保完美交付,我们向演示之神献祭) 演示出丑是每家公司可能都会遇到的(嗯,包括苹果),但像Dock…

AWS机器学习初探(1):Comprehend - 自然语言处理服务 这几个服务的功能和使用都很直接和简单,因此放在一篇文章中介绍. 1. 文本翻译服务 Translate 1.1 功能介绍 AWS Translate 服务是一种AWS 机器学习应用服务,它利用高级机器学习技术来进行文本翻译.它的使用非常简单,只需要提供输入文本,该服务就给出输出文本. 输入文本(Source text):待翻译的文本,必须是 UTF-8 格式. 输出文本(Output text):AWS Translate 服…

AWS机器学习初探(1):Comprehend - 自然语言处理服务 1. Comprehend 服务简介 1.1 功能 Amazon Comprehend 服务利用自然语言处理(NLP)来分析文本.其使用非常简单. 输入:任意 UTF-8 格式的文本 输出:Comprehend 输出一组实体(Entity).若干关键词(Key phrase).哪种语言(Language).什么情绪(Sentiment,包括 positive,negative,neutual,mixed等几种)和针对每个单词的…

本挖掘典型地运用了机器学习技术,例如聚类,分类,关联规则,和预测建模.这些技术揭示潜在内容中的意义和关系.文本发掘应用于诸如竞争情报,生命科学,客户呼声,媒体和出版,法律和税收,法律实施,情感分析和趋势识别. 在本篇博客帖中,你将会学习到如何将机器学习技术应用到文本挖掘中.我将会向你展示如何使用RapidMiner(一款流行的预测分析开源工具)和亚马逊S3业务来创建一个文件挖掘应用.亚马逊S3业务是一项易用的存储服务,可使组织在网页上的任何地方存储和检索任意数量的数据. 掘模型产生的结果可以得到…

昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ) 2.Elements of Statistical Learning(by Bishop's) 这两本是英文的,但是非常全,第一本需要有一定的数学基础,第可以先看第二本.如果看英文觉得吃力,推荐看一下下面…

在Ubuntu下安装Python模块通常有3种方法:1)使用apt-get:2)使用pip命令(推荐);3)easy_instal 可安装方法参考:[转]linux和windows下安装python集成开发环境及其python包 ——[二.安装] 参考:[Install Python packages on Ubuntu 14.04] 使用pip安装以下包时可能会出现问题(某些基础库缺失),导致安装失败,所以可确定系统中是否存在以下基础库: Ubuntu dependencies A varie…

人工智能大数据,公开的海量数据集下载,ImageNet数据集下载,数据挖掘机器学习数据集下载 ImageNet挑战赛中超越人类的计算机视觉系统微软亚洲研究院视觉计算组基于深度卷积神经网络(CNN)的计算机视觉系统,在ImageNet 1000挑战中首次超越了人类进行对象识别分类的能力.他们的系统在ImageNet 2012分类数据集中的错误率已降低至4.94%.这个数据集包含约120万张训练图像.5万张验证图像和10万张测试图像,分为1000个不同的类别.该研究团队由微软亚洲研究院研究员孙剑.何…

转自:机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最…