聚类作为一种无监督技术，在很多的场合非常的有用，今天給大家介绍5个非常常用的聚类算法，以及各自的优缺点。

(1)1970年,当神经网络研究的第一个寒冬降临时,在英国的爱丁堡大学,一位二十三岁的年轻人, Geoffrey Hinton, 刚刚获得心理学的学士学位. Hinton 六十年代还是中学生时,就对脑科学着迷.当时一个同学给他介绍关于大脑记忆的理论是: 大脑对于事物和概念的记忆, 不是存储在某个单一的地点,而是像全息照片一样, 分布式地, 存在于一个巨大的神…

过去几年以来，机器学习已经开始以前所未有的方式步入主流层面。这种趋势并非单纯由低成本云环境乃至极为强大的GPU硬件所推动; 除此之外，面向机器学习的可用框架也迎来了爆发式增长。此类框架全部为开源成果，但更重要的是它们在设计方面将最为复杂的部分从机器学习中抽象了出来，从而保证相关技术方案能够为更多开发人员服务。 在今天的文章中，我们将共同了解十三款机器学习框架…

深度学习的下一个阶段是“元”阶段，即“算法将会自动生成”

(1)2016 年一月底，人工智能的研究领域，发生了两件大事. 先是一月二十四号，MIT 的教授，人工智能研究的先驱者，Marvin Minsky 去世，享年89岁. 三天之后，谷歌在自然杂志上正式公开发表论文,宣布其以深度学习技术为基础的电脑程序 AlphaGo, 在2015年十月,连续五局击败欧洲冠军,职业二段樊辉. 这是第一次机器击败职业围棋选手. 距…

1. 引言 再过一个月就是春节，相信有很多码农就要准备欢天喜地地回家过(xiang)年(qin)了。我们今天也打算讲一个相亲的故事。 讲机器学习为什么要讲相亲被讨论群里的小伙伴催着相亲，哦不，催着讲特征工程紧啊。只是我们不太敢讲这么复杂高深的东西，毕竟工程实践的经验太复杂了，没有统一的好解释的理论，一般的教材讲这方面的内容不多。我们就打算以一个相亲的故事为例…

摘要：近日雷锋网对深度学习三巨头Hinton、LeCun、Bengio中的前两位做了生平开扒，就差最后一个Bengio了。作为仅存的几个仍然全身心投入在学术界的深度学习教授之一，他在网上能刮到的生平介绍自然比前两位少得多，为大家找到了所有我们能找到的资料，让他不再活在传说中。 1. 根据Bengio的博文自述，在20世纪80年代Bengio还是一个学生的时候…

摘要：最近AlphaGo对李世乭的世纪大战让深度学习再次备受关注。本文是作者Lee Gomes于2015年原载IEEE，由机器之心翻译，也是雷锋网对人工智能领域做出接触贡献的先行者们致敬的《人类群星闪耀时》的第二篇。。虽然是旧文，但是文中大量关于深度学习的探讨依旧值得我们再次翻阅。读完文章，你也许就能明白，为什么Facebook人工智能负责人Yann LeC…

摘要：本文是在“人机大战”AlphaGo 4:1 获胜后，雷锋网采编的《人类群星闪耀时》系列文章的第一篇。谨以此系列向在人工智能和深度学习领域做出了接触贡献的天才们致敬。 20世纪60年代的英国：杰夫·辛顿（Geoff Hinton）还在读高中时，他的同学给他安利了一个说法：大脑的工作就像一张全息图。他深以为然。 80年代初期：辛顿发起了雄心壮志的计划——利…

这么方便的学习资源，还等什么呢？

一文教你入门机器学习。

几十年来，机器学习领域一直饱受“坦克问题（tank problem）”的折磨

简单和复杂的技巧，帮助你提升深度学习的模型准确率

虽然线上零售对线下零售造成了很大的冲击，但在零售总额实际比例中，线下零售占比依然高达90％。展望未来，线下零售依然会占领零售行业的重要地位。

损失函数是衡量预测模型在预测预期结果方面做得有多好。

最近阿里云发布了《中国企业2020：人工智能应用实践与趋势》白皮书，作为企业2020年应用人工智能的落地指南，并总结了人工智能为企业创造价值的七大模式。

一个深度学习专家无法与人工智能专家划上等号。

这里有一份机器学习/AI领域最高质量的资源列表

本篇介绍的是点击流中的非结构化数据的文本挖掘应用——当然，核心还是如何更好的应用这些非结构化数据。

《冰与火之歌》书迷遍布全球。该小说凭借其丰富的人物设置受到广大书迷青睐。然而，在马丁( Martin )笔下，无论好人、坏人，主角、配角都难逃命运的捉弄。除不计其数的无名小卒外，马丁的世界里有916位有名字的角色，其中三分之一都已以各种方式结束了自己在小说中的生命。本文中，我们将进一步探究小说人物的死亡模式，建立贝叶斯生存模型来预测各角色的死亡概率。