高斯混合模型（Gaussian Mixture Model）通常简称GMM，是一种业界广泛使用的聚类算法，该方法使用了高斯分布作为参数模型，并使用了期望最大（Expectation Maximization，简称EM）算法进行训练。 本文对该方法的原理进行了通俗易懂的讲解，期望…

《无痛的增强学习入门》系列文章旨在为大家介绍增强学习相关的入门知识，为大家后续的深入学习打下基础。其中包括增强学习的基本思想，MDP框架，几种基本的学习算法介绍，以及一些简单的实际案例。作为机器学习中十分重要的一支，增强学习在这些年取得了十分令人惊喜的成绩

深度学习是人工智能领域近年来最火热的话题之一，但是对于个人来说，以往想要玩转深度学习除了要具备高超的编程技巧，还需要有海量的数据和强劲的硬件。不过TensorFlow和Keras等框架的出现大大降低了编程的复杂度，而迁移学习的思想也允许我们利用现有的模型加上少量数据和训练时间，…

人脸识别在LFW超越人的识别能力之后，就很少有重大的突破了，逐渐转向视频中人脸识别或人脸属性学习等方向。CV顶级会议的接受论文量也出现了逐渐平稳的趋势。 而行人重识别（Person re-identification）也称行人再识别，是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是…

贝叶斯方法是一个历史悠久，有着坚实的理论基础的方法，同时处理很多问题时直接而又高效，很多高级自然语言处理模型也可以从它演化而来。因此，学习贝叶斯方法，是研究自然语言处理问题的一个非常好的切入口。

深度学习，是人工智能领域的一个突出的话题，被众人关注已经有相当长的一段时间了。它备受关注是因为在计算机视觉（Computer Vision）和游戏（Alpha GO）等领域有超越人类能力的突破 。自上一次调查以来，对于深度学习的关注又出现了大幅增加的趋势。

近日，美国公司The Data Incubator的CEO Michael Li发布了一则深度学习库排名，反映了当前数据科学家的一些工作、学习偏好。据论智了解，The Data Incubator是全球最大的数据科学培训公司，以录取率低于3%、“比哈佛还要难考”闻名业界。

本文是对机器学习算法的一个概览，以及个人的学习小结。通过阅读本文，可以快速地对机器学习算法有一个比较清晰的了解。本文承诺不会出现任何数学公式及推导，适合茶余饭后轻松阅读，希望能让读者比较舒适地获取到一点有用的东西。

为促进对人类动作识别的进一步研究，我们发布了 AVA，它诞生于“原子视觉动作”，是一个全新的数据集，为扩展视频序列中的每个人提供多个动作标签。