Spark 机器学习 7· 降维模型 http://click.aliyun.com/m/8676/

GitHub 上 57 款最流行的开源深度学习项目 本文整理了 GitHub 上最流行的 57 款深度学习项目（按 stars 排名）。

毫无疑问，过去几年中，作为人工智能的主要领域，越来越多的人投身于机器学习研究。《哈佛商业评论》甚至将机器学习科学家称为“21 世纪最性感的工作”。为了帮助机器学习初学者快速入门，加拿大皇后大学机器学习专家 Reena Shaw 特意写了一篇文章，总结了机器学习初学者需要知道的 …

主要介绍机器学习底层原理和工程实现方面的内容，包括以下的几个方面： 基础架构的分层设计；机器学习的数值计算；TensorFlow 的重新实现；分布式机器学习平台的设计。

聚类是一种无监督学习，根据样本的内在相似性 / 距离，将大量未知标记的样本集划分为多个类别，使得同一个类别内的样本相似度较大（距离较小），而不同类别间的样本相似度较小（距离较大）。 划分聚类包含 K-Means、K-Means++、Mini Bacth K-Means 等。

近段时间以来，我们频频听到「机器学习（machine learning）」这个词（通常在预测分析（predictive analysis）和人工智能（artificial intelligence）的上下文中）。几十年来，机器学习实际上已经变成了一门独立的领域。由于现代计算能力的进步，我们最近才能够真正大规模地利用机器学习。而实际上机器学习是如何工作的呢？答案很简单：算法（algorithm）。

我们定制了一套完整的推荐系统框架，包括基于机器学习的召回排序策略，以及从海量大数据的离线计算到高并发在线服务的推荐引擎。

作者 | Serdar Yegulalp 编译 | 夜风轻扬 在过去的一年里，机器学习炙手可热。机器学习的“突然”降临，并不单纯因为廉价的云环境和更强有力的GPU硬件。也因为开放源码框架的爆炸式增长，这些框架将机器学习中最难的部分抽象出来，并将这项技术提供给更广大范围的开发者。 …