概率图模型是机器学习的一个分支，它研究如何使用概率分布来描述世界，并对其进行有用的预测。

我们知道如何使用训练数据将一个点划分为两类之一。 我们的分类只是对类别的预测，基于最接近我们的新点的，训练点中最常见的类别。

例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。

数据科学是通过探索，预测和推断，从大量不同的数据集中得出有用的结论。探索涉及识别信息中的规律。预测涉及使用我们所知道的信息，对我们希望知道的值作出知情的猜测。推断涉及量化我们的确定程度：我们发现的这些规律是否...

在监督学习中，训练数据带有来自神一般的“监督者”的答案。如果生活可以这样，该多好！

我们目前为止涉及的方法，线性回归，对率回归和 SVM ，它们的模型形式是预定义的。与之相反，非参数学习器事先没有特定的模型结构。在训练模型之前，我们不会推测我们尝试习得的函数f的形式，就像之前的线性回归那样。反之，模型结...

这个邮件是不是垃圾邮件？贷款者能否偿还它们的贷款？用户是否会点击广告？你的 Fackbook 照片中那个人是谁？

通过在数字广告上花费更多的钱，我们能挣多少钱？这个贷款的申请人是否能偿还贷款？股市明天会发生什么？

本指南旨在让任何人访问。将讨论概率，统计学，程序设计，线性代数和微积分的基本概念，但从本系列中学到东西，不需要事先了解它们。

图片如何快速部署机器学习模型？本文是机器学习工业部署的 best practice（最佳实践)！详细讲解了如何操作机器学习开源框架 BentoML，帮助研发团队轻松打包机器学习模型，并重现该模型以用于生产。---...