人工智能（AI）和物联网（IoT）的加速融合引发了人们对物联网人工智能（AIoT）的兴趣。

看了下svm（支持向量机）的实现原理，感觉基础的部分还是不难懂的，但是如果要自己动手实现的话还是有很大难度的，况且自己写的效果肯定不太好。于是就在网上找了一个大牛写的svm库，实现了多种分类方式，而且涵盖了几乎所有常见语...

从今天起就要开始认真的学习Machine Learning了。在网上查找了很多的资料，也大概看了下deeplearning.net上的一些教程。但是既没有一丝的学习基础，也没有过硬的python编程能力，而且英语阅读水平也跟不上，学起来真是相当的...

对机器学习的分类结果进行分析是一个很重要的过程，之前一直忽略了这一个过程，一直到使用了Scikit-learn之后才发现有一堆不懂的名词需要学习。下面主要解释下混淆矩阵、准确率、召回率、f1-score等概念。这些概念其实也...

2017年4月23日，今天为期近半年的云计算比赛终于落下了帷幕。尘埃落定，分完奖金，分完奖品，好像一切没有发生过一样，生活也慢慢步入了正轨。但是我总觉得，一切事情总得留下写什么值得记忆和回味的东西。在一切渐渐过去之后，比...

特征工程(feature engineering)指的是：利用领域知识和现有数据，创造出新的特征，用于机器学习算法。

01 GBDT和XGBoost的原理介绍02 GBDT和XGBoost的异同点分析03 什么风控建模场景下常用这两个明星算法？04 GBDT的评估与调参思路05 XGBoost的评估与调参思路06 总结一下...

在这篇文章中，我将对多元线性回归使用block的Gibbs采样，得出block的Gibbs采样所需的条件后验分布。然后，对采样器进行编码，并使用模拟数据对其进行测试 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据 ）。...

在读《可信计算–理论与实践》时，一大堆各种英文简写，很快就看晕了，于是在此整理一下。TCG：Trusted Computing Group：可信计算组织TPM：Trusted Platform Module：可信平台模块TCM：Trusted Cryptography Module：可新密码模块MTM:...

朴素贝叶斯分类器是机器学习中最基础的分类算法了，之前一直忽视这个算法，感觉这种简单利用贝叶斯公式的方法的确很Naive。但是事实上这个算法在对于特征相互独立的分类问题来说还是非常好用的。其基本思想就是在给定在...