Google、データさえあれば素人でもAIを構築できるサービスを展開
ŷhat | 5 Machine Learning Projects You Can No Longer Overlook
About Matthew: Matthew Mayo is a Data Scientist and the Deputy Editor of KDnuggets, as well as a machine learning aficionado and an all-around data enthusiast. Matthew holds a Master's degree in Computer Science and a graduate diploma in Data Mining. This post originally appeared on the KDNuggets blog. Introduction Previous KDNuggets instalments of "5 Machine Learning Projects You Can No Longer Ov
pythonの機械学習ライブラリscikit-learnの紹介 - 唯物是真 @Scaled_Wurm
scikit-learn(sklearn)の日本語の入門記事があんまりないなーと思って書きました。 どちらかっていうとよく使う機能の紹介的な感じです。 英語が読める方は公式のチュートリアルがおすすめです。 scikit-learnとは？ scikit-learnはオープンソースの機械学習ライブラリで、分類や回帰、クラスタリングなどの機能が実装されています。 また様々な評価尺度やクロスバリデーション、パラメータのグリッドサーチなどの痒いところに手が届く機能もあります。 インストール scikit-learnの他にもnumpyとかscipyとかが必要です。 Windows 64 bit版の人は以下のURLに色々なインストーラーがおいてあるのでおすすめ Python Extension Packages for Windows - Christoph Gohlke その他の人は以下のURLを見て
Bloomberg - Are you a robot?
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Data Algorithms
Read it now on the O’Reilly learning platform with a 10-day free trial. O’Reilly members get unlimited access to books, live events, courses curated by job role, and more from O’Reilly and nearly 200 top publishers. If you are ready to dive into the MapReduce framework for processing large datasets, this practical book takes you step by step through the algorithms and tools you need to build distr
David Barber : Brml - Home Page browse
Bayesian Reasoning and Machine Learning The book is available in hardcopy from Cambridge University Press. The publishers have kindly agreed to allow the online version to remain freely accessible. If you wish to cite the book, please use @BOOK{barberBRML2012, author = {Barber, D.}, title= {{Bayesian Reasoning and Machine Learning}}, publisher = {{Cambridge University Press}}, year = 2012} Please
機械学習における連続最適化の新しいトレンド | PDF
機械学習では既存の最適化手法をただ持ってきて適用すればよいかというと，最近のデータサイズの増加とともにそのような簡単な状況ではなくなっています．大きなデータを解析するためにはあまり複雑な手法は使えない代わりに問題の性質を深く考慮することが非常に重要です．そのため，内点法などの最新の最適化手法ではなく，60年代-70年代に研究された古い手法に注目が集まっています．この発表ではスパ…
Probabilistic Graphical Models
Materials Introductory chapter Table of contents Acknowledgments Figures Errata Buy the book from Amazon or from MIT Press Programming assignments – coming soon Instructor’s manual with sample solutions available from http://mitpress.mit.edu/9780262013192 (see link on bottom left labeled “Instructor Resources”)
David MacKay: Information Theory, Inference, and Learning Algorithms: The Book
Information Theory, Inference, and Learning Algorithms (Hardback, 640 pages, Published September 2003) Order your copy Price: £35.00 / $60.00 from |CUP UK/USA| |amazon.co.uk/.com/.ca/.co.jp| | Barnes & Noble USA | booksprice. | fetchbook.info | allbookstores | biggerbooks | blackwells | directtextbook | kalahari.net (South Africa) | Special Paperback edition for South Asia.| Download the book too
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Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow
Machine Learning Foundations: A Case Study Approach
GitHub - rasbt/python-machine-learning-book: The "Python Machine Learning (1st edition)" book code repository and info resource