名叫Adrian Rosebrock的程序猿，写了份事无巨细的教程，从构建数据集开始，一步步教大家用AI分辨真人和照片，精细到每行代码的用途。

对想要学习机器学习的人来说，信息太多也是一种困扰，开放的课程、书籍、框架、开源代码那么多，每套资料都有自己的好处，有人说这个课程好，有人说那个框架最好用。...

毫无疑问，Python是最流行的语言之一，其成功的原因之一是它为科学计算提供了广泛的报道。 在这里，我们仔细研究用于机器学习和数据科学的十大Python工具。学会这些，程序员年薪百万没问题，工资都快溢出银行卡。...

感觉可以扩展的东西很多，后台也有朋友发私信提了一些建议怎奈时间精力有限，多元线性回归的模型诊断再次延迟。大家有好的建议也欢迎留言，也期待大家能够投稿原创文章。今天继续偷个懒，写个短小精悍的入门级文章。...

http://scikit-learn.org/stable/modules/preprocessing.html#preprocessing

目前，网上已有成千上万个Python包，但几乎没有人能够全部知道它们。单单 PyPi上就有超过47000个包列表。

那么转化为 Java/Python/C 源代码有什么用呢？想象一下如果我们使用 ML 框架（scikit-learnXGBoostLightGBM）训练了一个模型，现在我们希望把这个模型做成应用或嵌入到已有的模型中，那么我们肯定需要考虑这些问题：...

https://blog.csdn.net/App_12062011/article/details/84797641

我发现编写和比较特定过程的各种解释的活动，以实现自己对所述过程的解释是有价值的。 我先前已经对我们可以称之为机器学习过程的其他解释做了这样的事情（至少在某种程度上，可以合理地与数据科学或数据挖掘过程紧密结合）...

在过去的几个月里，我一直在收集AI备忘单。我不时与朋友和同事分享这些内容，最近我被问到很多，所以我决定组织和分享整个系列。为了使事情更有趣并给出上下文，我为每个主要主题添加了描述和/或摘录。...