论智

在这个数字时代，显而易见，图像压缩极为重要——如果完全不进行压缩，500万像素的彩色图像需要15兆空间存储，对于大多数网站和移动应用而言，这都太大了。自上世纪80年代引入JPEG以来，信号处理社区在图像压缩方面取得了许多明显的进展，包括最近提出的现代图像编解码技术（例如，BPG…

作为数据科学领域的新手，你接触的第一个算法是不是线性回归？当你把它用于不同的数据集时，你会发现它非常简单方便，但现实中的很多问题是非线性的，这种依赖因变量和自变量之间线性关系的做法有时行不通。

第一章 为什么机器学习至关重要。 本章描绘了人工智能和机器学习的发展全貌——从过去到现在，再到未来。 第二章 监督学习（一）。 本章通过例题介绍了线性回归、损失函数、过拟合和梯度下降。 第三章 监督学习（二）。 本章介绍了两种分类方法：逻辑回归和SVM。 第四章 监督学习（三）…

编者按：瑞典皇家理工学院（KTH）研究工程师Jos van de Wolfshaar最近撰写了一篇教程，以胶囊网络为例，展示了如何基于CUDA实现TensorFlow定制操作。 最近我花了一点时间进行CUDA编程，为TensorFlow实现了一些定制操作。作为练习，我决定尝试定…

数据科学开发者Sagar Howal通过一个浅显易懂的示例，介绍了如何使用Google Colaboratory——Google提供的用于数据科学和机器学习的协作开发工具。Colaboratory十分好用，而且是免费的。

强化学习是机器学习中的一个领域，它强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益。近年来，强化学习的大型研究层见迭出，以AlphaGo为代表的成果不仅轰动了学术界，也吸引了媒体的目光。那么强化学习真的是人工智能的新希望吗？

编者按：本文作者Gabriel Aldamiz是时尚软件Chicisimo的创始人兼CEO，这款APP专注于为女性提供穿衣搭配建议，利用人工智能吸引了众多用户。本文就详细解释了该APP的设计思路和机器学习方法，以下为论智对原文的编译。 三年前我们发布了Chcisimo，目标是自…

近日，专为开发者制定阅读策略的Mybridge发表新年总结，回顾了过去一年，也就是2017年机器学习领域质量最高、受众最广的30个开源项目，并授权论智将文章译为中文。据了解，这些项目从超过8800个项目中选出，入选率仅为0.3%，为错过许多有趣项目的数据科学家提供了一份高效指引。

集成学习（ensemble learning）是一种非常热门的学习方法，通过训练一些弱学习器并把它们组成起来，我们可以获得一个在精度和稳定性上都有大幅提升的强学习器。“集成”作为一个词，它本身就包含“组”的含义，它也可以被用在基于树形结构的模型上。