栏目简介：人工智能的发展离不开机器学习（machine learning）技术，目前机器学习尤其是深度学习，几乎代表了人工智能领域的技术。机器学习涉及到很多算法，比如决策树、贝叶斯学习、神经网络、遗传算法等，这些机器学习算法的发展与突破对人工智能领域的发展有着非常重要的作用。
[2018-04-09] 通过基于区块链市场产生的数据训练出的机器学习模型有可能成为世界上最强大的人工智能。它们结合了两个强大的原始资源：私人机器学习，允许在不透露敏感私人数据的情况下进行训练，以...
[2018-04-09] 本文介绍了机器学习中的基本数学符号。具体来说有算数符号，包括各种乘法、指数、平方根以及对数；数列和集合符号，包括索引、累加以及集合关系。此外，本文还给出了 5 个当你在理解数...
[2018-03-29] 现如今，经过长期的研究实验证明，无模型深度强化学习在视频游戏、模拟机器人操纵和运动等领域具有良好的性能表现。然而，众所周知，当与环 ...
[2018-03-19] Google 工程教育团队已经发布了多语种的 Google 机器学习术语表，该术语表中列出了一般的Machine Learning术语和 TensorFlow 专用术语的定义。语言版本包括西班牙语，法语，韩语和简体中文...
[2018-03-19] 信息熵是信息论和机器学习中非常重要的概念，应用及其广泛，各种熵之间都存在某些直接或间接的联系，本文试图从宏观角度将各种熵穿插起来，方便理解。本文首先讲解机器学习算法中常用...
[2018-03-19] 1、代价函数其中：下面就是要求出theta，使代价最小，即代表我们拟合出来的方程距离真实值最近共有m条数据，其中代表我们要拟合出来的方程 ...
[2018-03-09] Kears作者Fran?ois Chollet刚刚在Twitter贴出最近三个月在arXiv提到的深度学习框架，TensorFlow不出意外排名第一，Keras排名第二。随后是C ...
[2018-06-08] 关于标准化（standardization）数据标准化能将原来的数据进行重新调整（一般也称为 z-score 规范化方法），以便他们具有标准正态分布的属 ...
[2018-04-17] 在正式讲这两个概念之前我们先来看一个故事：假设你想要习英语但之前对英语一无所知，不过曾听说过莎士比亚是一个位伟大的英国作家。你想要 ...
[2018-01-31] 今天你对机器学习和AI有很多了解的原因是因为计算机有些默默的革命。一段时间以来，摩尔定律似乎已经崩溃了，CPU功率的大幅度进步处于领先位置。有趣的是，还有一种称为GPU（图形处理单...
