2019年用于JavaScript的6大机器学习库

通常,人们使用两种编程语言之一来应用机器学习(ML)方法和算法:Python或R.关于机器学习的书籍,课程和教程通常也使用这些语言中的一种(或两者)。

Python是一种通用编程语言,不仅用于机器学习,还用于科学计算,后端Web开发,桌面应用程序等.R主要用于统计学家。但是,它们至少有两个共同特征:

它们适合非程序员
他们有全面的ML库

在许多情况下,ML算法在Fortran,C,C++

如何为机器学习获取有效数据 处理小数据的7个技巧值得一看

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我们经常会听到,大数据是建立成功的机器学习项目的关键。
一个主要的问题是:许多组织没有你需要的数据。
在没有基本的、必要的、未经处理数据的情况下,我们应该如何为机器学习的概念建立原型并加以验证呢?在资源匮乏的情况下,我们应如何有效地获取并用数据创造价值?
在我工作的地方,我们会为客户建立许多函数原型。为此,小数据对我大有帮助。在这篇文章中我会分

未来 3~5 年内,哪个方向的机器学习人才紧缺?

 基本简介
撇开学术界需求因为大部分人最终不会从事算法研究,而会奋斗在一线应用领域。相较而言,工业界对人才的需求更加保守。这受限于很多客观因素,如硬件运算能力、数据安全、算法稳定性、人力成本开支等。

这个答案可能更适合两类人:1.在读学生2.工作不久想要转行机器学习的朋友。特别厉害的技术大牛建议探索适合自己的路线,而我只能泛泛谈谈适合大部分人的路线。但在回答前,我还是忍不住吐槽一下那种简单回

做机器学习项目数据不够?这里有5个不错的解决办法

许多开展人工智能项目的公司都具有出色的业务理念,但是当企业AI团队发现自己没有足够多的数据时,就会慢慢变得十分沮丧……不过,这个问题的解决方案还是有的。本文将简要介绍其中一些经笔者实践证明确实有效的办法。
数据稀缺的问题非常重要,因为数据是任何AI项目的核心,数据集的大小往往是影响项目表现优劣的一个重要因素。大多数情况下,与数据相关的问题,往往都是无法做出优秀人工智能项目的主要原因。

人工智能和机器学习可以帮你消除那些拖后腿的日常工作

了解人工智能(AI)和机器学习(ML)如何让你的企业受益,似乎是一项艰巨的任务。但是对于这些技术,你可以实现无数的应用程序来简化你的工作。

通过人工智能和ML,你的企业将受益,因为它在运营上变得更加高效,并消除了那些似乎让你慢下来的日常任务。此外,AI支持的工具和自动化系统可以帮助你的公司提高其资源的使用,并对你的底线产生可见的影响。
AI/ML的最新应用:
1.为基础设施、解决方案和服务

Boosting和Bagging: 如何开发一个鲁棒的机器学习算法

导读
机器学习和数据科学需要的不仅仅是将数据放入python库中并利用得到的结果。数据科学家需要真正理解数据和数据背后的过程,才能实现一个成功的系统。这篇文章从Bootstraping开始介绍,让你听懂什么是Boosting,什么是Bagging。
机器学习和数据科学需要的不仅仅是将数据放入python库中并利用得到的结果。
数据科学家需要真正理解数据和数据背后的过程,才能实现一个成功的系统。

黑客利用机器学习发动网络攻击的6种途径

机器学习算法在改进安全解决方案,帮助人类分析师更快地分类威胁和阻断漏洞的同时,也将成为威胁行为者发动更大、更复杂攻击的有力武器。
在最简单的层面上,机器学习被定义为“(计算机)在没有被明确编程的情况下就能学习的能力”。这对于信息安全行业而言是一个巨大进步。这项技术可以帮助安全分析师完成“从恶意软件和日志分析到尽可能早地识别和关闭漏洞”的跨越。同时,它还可以改善终端安全性,自动执行重复性任务,甚

大数据与机器学习将如何改变全球能源行业?

机器学习、大数据以及自动化正在彻底改变全球工业体系,能源行业自然也不例外。各类创新成果推动着技术进步、带来了经济效率的提升、创造着智能化程度更高的业务运营模式,同时为基础设施提供了更强的弹性水平。正因为如此,世界各地的企业与机构才积极将先进技术——特别是人工智能,视为首要关注重点。
就能源行业来说,诸多企业正在以多种方式实施大数据与AI技术,且行业的整体积极性也正在快速增长。预计到2022年,

掌握这十大机器学习方法,你就是圈子里最靓的崽

不论是在科研中还是在工业领域,机器学习都是个热门话题,新的机器学习方法也层出不穷。机器学习发展迅速又很复杂。对初学者而言,紧跟其发展无疑十分困难,即便是对专家们来说也非易事。

图片来自Unsplash网站,chuttersnap摄
为揭开机器学习的神秘面纱,帮助新手学习该领域的核心概念,本文会介绍十种不同的机器学习方法,包括简单描述和可视化等,并一一举例说明。
机器学习算法(模型)是个表示某

这几个机器学习核心问题,不会数学也能搞定!

如何用一种通俗易懂的方式阐述机器学习和人工智能领域最重要的话题?
人工智能已成为未来的趋势。汽车可以自动驾驶,计算机在围棋比赛上打败了人类,机器人也在抢走人类的工作。不久后,机器人将推翻人类的政府,奴役我们的后代……好吧,或许这并不会发生。但这样也回避了问题的实质:人工智能的极限是什么?

答案显而易见——这取决于对人工智能的定义。如果将人工智能定义为只会下围棋的电脑,那未来的围棋程序会比现在