机器学习

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盘点·GitHub最著名的20个Python机器学习项目

开源是技术创新和快速发展的核心。这篇文章向你展示Python机器学习开源项目以及在分析过程中发现的非常有趣的见解和趋势。

我们分析了GitHub上的前20名Python机器学习项目,发现scikit-Learn,PyLearn2和NuPic是贡献最积极的项目。让我们一起在Github上探索这些流行的项目!

  1. Scikit-learn:Scikit-learn 是基于Scipy为机器学习建造的的一个Python模块,他的特色就是多样化的分类,回归和聚类的算法包括支持向量机,逻辑回归,朴素贝叶斯分类器,随机森林,Gradient Boosting,聚类算法和DBSCAN。而且也设计出了Python numerical和scientific libraries Numpy and Scipy

人工智能和机器学习正在渗透所有的行业。随着人工智能算法的成熟,支持这些算法的硬件平台也日趋成熟。目前,这些硬件平台包括 ASIC,CPU,GPU以及 FPGA 。在 Plunify,尽管我们的强项是FPGA的设计优化,但是我们中的很多人本质上还是软件工程师。当然,这里所说的“软件工程师”并不包括嵌入式工程师,固件工程师或者研发驱动的工程师;我们所说的是使用 .NET, Java, Python, R, SQL, C++ 或者 JavaScript 来写代码的开发者们。

我们最近正在研究的项目是在芯片设计上使用机器学习驱动的布局。我们用成千上万不同的布局来训练,并使用机器学习技术,在布线之前预测设计的最终时序性能。

使用哪一个框架来开启机器学习项目?
市面上有很多选择,但是我们最终的答案是Tensorflow。这似乎有些难以置信,毕竟我们已经开发了赛灵思 Vivado 的插件 Plunify Cloud 以及设计优化软件 InTime,难道不应该选择一个可以轻易把FPGA作为硬件的框架吗?我们已经对FPGA有所了解,而Tensorflow和FPGA的关系并不是很密切。

手把手生成决策树(dicision tree)

1.什么是决策树

决策树是一种基本的分类和回归方法,本文主要讲解用于分类的决策树。决策树就是根据相关的条件进行分类的一种树形结构,比如某高端约会网站针对女客户约会对象见面的安排过程就是一个决策树:

根据给定的数据集创建一个决策树就是机器学习的课程,创建一个决策树可能会花费较多的时间,但是使用一个决策树却非常快。

创建决策树时最关键的问题就是选取哪一个特征作为分类特征,好的分类特征能够最大化的把数据集分开,将无序变为有序。这里就出现了一个问题,如何描述一个数据集有序的程度?在信息论和概率统计中,熵表示随机变量不确定性的度量,即有序的程度。

现给出一个集合D,本文所有的讨论都以该集合为例:

序号 不浮出水面是否可以生存

机器学习必知的15大框架

摘要: 不管你是一个研究人员,还是开发者,亦或是管理者,想要使用机器学习,需要使用正确的工具来实现。本文介绍了当前最流行15个机器学习框架。

机器学习工程师是开发产品和构建算法团队中的一部分,并确保其可靠、快速和成规模地工作。他们和数据科学家密切合作来了解理论知识和行业应用。数据专家和机器学习工程师的主要区别是:

·机器学习工程师构建、开发和维护机器学习系统的产品。

·数据专家进行调查研究形成有关于机器学习项目的想法,然后分析来理解机器学习系统的度量影响。

下面是机器学习的框架介绍:

1.Apache Singa 是一个用于在大型数据集上训练深度学习的通用分布式深度学习平台,它是基于分层抽象的简单开发模型设计的。它还支持各种当前流行的深度学习模型,有前馈模型(卷积神经网络,CNN),能量模型(受限玻尔兹曼机,RBM和循环神经网络,RNN),还为用户提供了许多内嵌层。

2.Amazon Machine Learning(AML)是一种让各种级别使用机器学习技术的开发人员可轻松掌握的一个服务,提供了视觉工具和向导,可以指导您在不必学习复杂的机器学习算法和技术的情况下建立机器学习。

机器学习算法选用指南

在从事数据科学工作的时候,经常会遇到为具体问题选择最合适算法的问题。虽然有很多有关机器学习算法的文章详细介绍了相关的算法,但要做出最合适的选择依然非常困难。

在这篇文章中,我将对一些基本概念给出简要的介绍,对不同任务中使用不同类型的机器学习算法给出一点建议。在文章的最后,我将对这些算法进行总结。

首先,你应该能区分以下四种机器学习任务:

  • 监督学习
  • 无监督学习
  • 半监督学习
  • 强化学习
  • 监督学习
    监督学习是从标记的训练数据中推断出某个功能。通过拟合标注的训练集,找到最优的模型参数来预测其他对象(测试集)上的未知标签。如果标签是一个实数,我们称之为回归。如果标签来自有限数量的值,这些值是无序的,那么称之为分类。

    无监督学习

    【干货】TensorFlow的55个经典案例

    本文是TensorFlow实现流行机器学习算法的教程汇集,目标是让读者可以轻松通过清晰简明的案例深入了解 TensorFlow。这些案例适合那些想要实现一些 TensorFlow 案例的初学者。本教程包含还包含笔记和带有注解的代码。

    第一步:给TF新手的教程指南

    1:tf初学者需要明白的入门准备

    机器学习入门笔记:
    https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/noteboo...
    MNIST 数据集入门笔记
    https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/noteboo...

    2:tf初学者需要了解的入门基础

    Hello World
    https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/noteboo...

    机器学习算法实践-决策树(Decision Tree)

    前言

    最近打算系统学习下机器学习的基础算法,避免眼高手低,决定把常用的机器学习基础算法都实现一遍以便加深印象。本文为这系列博客的第一篇,关于决策树(Decision Tree)的算法实现,文中我将对决策树种涉及到的算法进行总结并附上自己相关的实现代码。所有算法代码以及用于相应模型的训练的数据都会放到GitHub上(https://github.com/PytLab/MLBox).

    本文中我将一步步通过MLiA的隐形眼镜处方数集构建决策树并使用Graphviz将决策树可视化。

    正文

    决策树学习

    决策树学习是根据数据的属性采用树状结构建立的一种决策模型,可以用此模型解决分类和回归问题。常见的算法包括 CART(Classification And Regression Tree), ID3, C4.5等。我们往往根据数据集来构建一棵决策树,他的一个重要任务就是为了数据中所蕴含的知识信息,并提取出一系列的规则,这些规则也就是树结构的创建过程就是机器学习的过程。

    决策树的结构

    机器学习算法的基本知识(使用Python和R代码)

    作者:致Great

    本篇文章是原文的译文,然后自己对其中做了一些修改和添加内容(随机森林和降维算法)。文章简洁地介绍了机器学习的主要算法和一些伪代码,对于初学者有很大帮助,是一篇不错的总结文章,后期可以通过文中提到的算法展开去做一些实际问题。

    引言
    Google的自驾车和机器人得到了很多新闻,但公司的真正未来是机器学习,这种技术使计算机变得更智能,更个性化。-Eric Schmidt (Google Chairman)

    我们可能生活在人类历史上最具影响力的时期——计算从大型主机到PC移动到云计算的时期。 但是使这段时期有意义的不是发生了什么,而是在未来几年里我们的方式。

    这个时期令像我这样的一个人兴奋的就是,随着计算机的推动,工具和技术的民主化。 今天,作为数据科学家,我可以每小时为几个玩偶构建具有复杂算法的数据处理机。 但到达这里并不容易,我已经度过了许多黑暗的日日夜夜。

    同步内容