用机器学习研究UFO目击报告

目前机器学习可以说是百花齐放阶段,不过如果要学习或者研究机器学习,进而用到生产环境,对平台,开发语言,机器学习库的选择就要费一番脑筋了.这里就我自己的机器学习经验做一个建议,仅供参考. 首先,对于平台选择的第一个问题是,你是要用于生产环境,也就是具体的产品中,还是仅仅是做研究学习用? 1. 生产环境中机器学习平台的搭建 如果平台是要用于生产环境的话,接着有一个问题,就是对产品需要分析的数据量的估计,如果数据量很大,那么需要选择一个大数据平台.否则的话只需要一个单机版的平台就可以了. 1.1 生产

201912 [ml.nature] 191209/Automated abnormality detection in lower extremity radiographs using deep learning Nature 刊发了一篇用机器学习检测肌肉骨骼疾病的论文,该文探讨了预训练.数据集大小.模型体系结构对模型性能的影响.收集并公开了一个包含多个身体部位,93455 例下肢 X 光照片.研究结果表明,单个 CNN 模型可以有效地识别多个身体部位高度可变的 X 光照片中的各种异常. [

原文为发表于Communications of the ACM 2012年第10期的“A Few Useful Things to Know About Machine Learning”,虽然发表于2012年,但是作者提出的观点对于今天仍有很多借鉴意义. 作者:佩德罗·多明戈斯(Pedro Domingos) 译者:刘知远 机器学习系统自动地从数据中学习程序.与手工编程相比,这非常吸引人.在过去的 20 年中,机器学习已经迅速地在计算机科学等领域普及.机器学习被用于网络搜索.垃圾邮件过滤.推荐

[原题]A Few Useful Things to Know About Machine Learning [译题]机器学习的那些事 [作者]Pedro Domingos [译者]刘知远 [说明]译文载于<中国计算机学会通讯> 第 8 卷 第 11 期 2012 年 11 月 ,本文译自Communications of the ACM 2012年第10期的“A Few Useful Things to Know About Machine Learning”一文. 机器学习系统自动地从数据

http://blog.jobbole.com/86131/ 机器学习项目中常见的误区 2015/04/22 · IT技术 · 机器学习 分享到:7 2015 Oracle技术嘉年华 Java实现图片水印 学写一个字 前端性能优化-基础知识认知 本文由 伯乐在线 - ruan.answer 翻译,Daetalus 校稿.未经许可,禁止转载!英文出处:machinelearningmastery.欢迎加入翻译组. 在最近的一次报告中,Ben Hamner向我们介绍了他和他的同事在Kaggle比赛中

面向医学图像分析的深度学习研究方案 这是一篇有关"深度学习在医学图像处理方面"的研究报告的第一节,主要包含研究对象,常用方法,深度学习简介,研究现状,研究重点. 在撰写报告时,我找到了两篇 Deep learning for BioInformation / BioMedicine 的综述文章,也一并分享出来: Deep Learning in Bioinformatic Applications of deep learning in biomedicine 1. 研究背景及意义 医

机器学习和深度学习资料合集 注:机器学习资料篇目一共500条,篇目二开始更新 希望转载的朋友,你可以不用联系我．但是一定要保留原文链接,因为这个项目还在继续也在不定期更新．希望看到文章的朋友能够学到更多．此外:某些资料在中国访问需要梯子. <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

原文为发表于Communications of the ACM 2012年第10期的“A Few Useful Things to Know About Machine Learning”,虽然发表于2012年,但是作者提出的观点对于今天仍有很多借鉴意义. 作者:佩德罗·多明戈斯(Pedro Domingos)译者:刘知远 机器学习系统自动地从数据中学习程序.与手工编程相比,这非常吸引人.在过去的 20 年中,机器学习已经迅速地在计算机科学等领域普及.机器学习被用于网络搜索.垃圾邮件过滤.推荐系

本文转自:http://blog.csdn.net/sinat_34707539/article/details/52105681 <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