国外程序员整理的机器学习领域和资料

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http://blog.jobbole.com/73806/
机器学习如何赋能大数据分析？5个典型案例解析
2501_92132293的博客
08-31 1146
用“小朋友能听懂的话”，解释机器学习如何解决大数据的“痛点”——比如数据太多手动处理不了、数据太乱找不到规律、需要快速预测未来等。范围覆盖机器学习在大数据中的5个典型应用场景（电商、金融、医疗、物流、社交媒体），以及背后的核心算法与流程。文章分为“概念讲解→流程拆解→案例解析→未来趋势”四大部分：先用“积木”比喻讲清楚机器学习与大数据的关系，再用“做面包”的流程拆解机器学习的工作步骤，接着用5个真实案例说明“积木整理师”的具体作用，最后聊聊未来的“自动积木机”会是什么样。大数据。
机器学习和智能数据分析(一)
lihuiGG520的博客
10-05 852
自我简介 在英留学生，专业MSc Robotics，课程名Machine Learning and Intelligent Data Analysis，第一周学习内容总结如下： Part1 课程介绍 课程名：Machine Learning and Intelligent Data Analysis 老师：Professor Iain Styles 课程介绍：机器学习研究计算机如何在不被明确编程的情况下从可用的数据中自动学习。“信息革命”产生了大量的数据，但有价值的信息往往是隐藏的，因此无法使用。该模块将
史上最全的机器学习资料
HuFeiHu
01-05 6192
摘要： 机器学习牵涉的编程语言十分之广，包括了MATLAB、Python、Clojure、Ruby等等。为了让开发者更加广泛、深入地了解机器学习，云栖社区组织翻译了GitHub Awesome Machine Learning 资源，涵盖24种编程语言的机器学习的框架、库以及其他相关资料。 机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、
国外程序员整理的机器学习资源大全
wy819的博客
12-05 845
国外程序员整理的机器学习资源大全
国外程序员整理的机器学习算法库和软件包
一碗竹叶青的博客
12-20 610
[Machine Learning] 国外程序员整理的机器学习资源大全 阅读目录　　本文汇编了一些机器学习领域的框架、库以及软件（按编程语言排序）。 1. C++ 1.1 计算机视觉 CCV —基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库，新颖的机器视觉库 OpenCV—它提供C++, C, Python, Java 以及 MATLAB接口，并...
推荐！国外程序员整理的机器学习资源大全
vanloswang的专栏
07-22 2575
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国外程序员整理机器学习资源大全
SCutePHP
01-13 865
我想很多程序员应该记得 GitHub 上有一个 Awesome - XXX 系列的资源整理。awesome-machine-learning 就是 josephmisiti 发起维护的机器学习资源列表，内容包括了机器学习领域的框架、库以及软件（按编程语言排序）。 C++ 计算机视觉 CCV：基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库，新颖的机器视觉库。官网 OpenCV：它提供C++、C
国外程序员整理的机器学习资源列表
10-11 556
本列表选编了一些机器学习领域牛B的框架、库以及软件（按编程语言排序）。 C++ 计算机视觉 CCV —基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库，新颖的机器视觉库 OpenCV—它提供C++, C, Python, Java 以及 MATLAB接口，并支持Windows, Linux, Android and Mac OS操作系统。 通用机器学习
机器学习系列(7)_机器学习路线图(附资料)
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龙心尘
02-28 4万+
1. 引言 也许你和这个叫『机器学习』的家伙一点也不熟，但是你举起iphone手机拍照的时候，早已习惯它帮你框出人脸；也自然而言点开今日头条推给你的新闻；也习惯逛淘宝点了找相似之后货比三家；亦或喜闻乐见微软的年龄识别网站结果刷爆朋友圈。恩，这些功能的核心算法就是机器学习领域的内容。 机器学习研究的是计算机怎样模拟人类的学习行为，以获取新的知识或技能，并重新组织已有的知识结构使之不断改善自身。而
程序员转型独立开发者实现财富自由终极指南（2025版）
AI天才研究院
04-08 5561
财务自由公式被动收入 ≥ 生活开支 × 1.5（安全边际）例：月支出2万 → 需3万/月被动收入（通过SaaS/投资组合实现）阶段划分初级阶段：月入1-3万（副业+小产品）进阶阶段：月入5万+（规模化产品）自由阶段：月入10万+（被动收入为主）在数字化浪潮席卷全球的今天，独立开发者（Indie Hacker）这一职业路径正吸引着越来越多程序员的关注。与传统职场发展路径不同，独立开发意味着你既是技术的创造者，也是产品的所有者，能够直接面向市场创造价值并获得收益。
1、机器学习之旅：从基础到应用
garlic的博客
09-15 23
本文全面介绍了机器学习的基本原理、核心算法及其实际应用。从机器学习的无限可能出发，探讨了其与传统编程的区别，并深入讲解了数据表示、特征提取、距离度量等关键技术。文章详细阐述了监督学习、无监督学习和强化学习三种主要类型，介绍了线性回归、逻辑回归、K-均值聚类、隐马尔可夫模型等经典算法，并展示了TensorFlow在机器学习中的重要作用。最后总结了各类算法的应用场景及未来发展方向，为读者提供了一条从基础到实践的学习路径。
机器学习（一）
weixin_52554463的博客
12-01 668
机器学习学习笔记
【每天一个AI小知识】：什么是生成对抗网络？
码道源码
11-27 945
摘要：生成对抗网络(GAN)是一种由生成器和判别器组成的深度学习模型，通过对抗训练实现数据生成。文章以画家与鉴赏家的故事为引，生动解释了GAN的工作原理：生成器不断优化仿作质量，判别器持续提升鉴别能力，最终达到平衡。详细介绍了GAN的数学模型、经典变体(DCGAN、CycleGAN、StyleGAN等)及其在图像生成、风格转换等领域的应用。通过MNIST手写数字生成的代码示例，展示了GAN的实现过程。文章还探讨了GAN面临的训练不稳定、模式崩溃等挑战，并从哲学角度思考了GAN对创造力本质的启示。GAN展现了
从GAN到Sora：生成式AI在图像与视频领域的技术演进全景
极客BIM工作室
11-29 1176
生成式人工智能（AIGC）正在重塑我们对“内容创作”的认知，而图像与视频生成技术的演进，堪称这场革命的核心战场。今天，我们就通过一张时间线图，带你穿越生成式AI在图像、视频领域的技术长河，从早期实验到Sora的里程碑突破，看懂每一步迭代的价值与意义。
正态分布：机器学习中的统计基石与高斯遗产
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拒绝AI玄学，只聊真技术▲
12-01 619
正态分布不仅仅是统计学中的一个公式，它是理解随机现象的基础框架。在机器学习中，正态分布的假设虽然有时过于理想化，但它提供了强大的数学工具和直观的解释框架。然而，现实世界的数据常常偏离正态性（如金融数据中的厚尾分布），这推动了更复杂分布模型的发展，如t分布、拉普拉斯分布、广义极值分布等。此外，非参数方法（如核密度估计）和不做分布假设的机器学习算法（如随机森林、梯度提升树）也在许多场景下表现出优越性。即使面对复杂的世界，通过恰当的数学模型，我们仍然能够捕捉和利用其中的规律性。
【高录用|快检索】第二届图像处理、多媒体技术与机器学习国际学术会议（IPMML 2025）
weixin_73242859的博客
12-01 215
IPMML2025国际学术会议通知 第二届图像处理、多媒体技术与机器学习国际学术会议（IPMML2025）将于2025年12月26-28日在中国郑州召开。会议聚焦图像处理、多媒体技术及机器学习领域的最新研究，为全球学者提供交流平台。投稿需为原创英文论文（≥4页，查重率≤30%），录用文章将由IEEE出版并提交EI和Scopus检索。参会形式包括旁听、口头报告或海报展示。主办单位为郑州大学，审稿周期约1周。 会议官网：点击查看详情 投稿/参会咨询：请访问官网获取更多信息。
机器学习基础 | KNN（K-近邻）
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12-01 865
本文介绍了KNN（K-近邻）算法的基本原理和应用。KNN是一种基于相似度度量的监督学习方法，通过计算样本间的距离来判断类别或预测数值。文章详细讲解了KNN的算法流程、距离计算方法（如欧氏距离），并提供了电影类型预测的示例。同时介绍了超参数K的选择方法，以及交叉验证和网格搜索这两种优化参数的技术。最后展示了KNN算法在鸢尾花分类任务中的实际应用。KNN算法简单直观，在科学研究和工业应用中仍被广泛使用。
【大白话 AI 答疑】第5篇 从 “窄域专精” 到 “广谱通用”：传统机器学习与大模型的 6 大核心区别
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12-01 471
传统机器学习是“针对具体问题的精准工具”——像一把专门用来切菜的刀，高效但用途单一；大模型是“具备多种能力的通用平台”——像一个多功能工具箱，虽然单个工具的精度可能不如专用工具，但能应对砍、锯、拧等多种场景，且能快速适配新需求。二者并非“替代关系”：在需要高精度、低成本、边缘部署的中小规模任务中，传统机器学习仍是最优选择；而在需要通用能力、跨任务适配、复杂场景处理的需求中，大模型才体现出不可替代的价值。
新一代SageMaker+Databricks统一目录：机器学习与数据分析工作流打通方案
亚马逊云科技专栏
12-01 566
通过本文介绍的集成方案，我们成功打通了亚马逊云科技新一代SageMaker与Databricks两大平台的数据通道，实现了真正意义上的统一数据湖仓架构。这不仅是技术层面的集成，更是企业数据战略的重要布局。1、直接收益：开发效率提升：消除重复的ETL开发工作数据延迟降低：从批处理ETL到实时查询的转变治理成本降低：统一的权限管理和审计体系资源利用率提升：EMR Serverless的弹性计算能力2、战略价值：打破组织壁垒：让数据工程师和数据科学家在各自熟悉的平台上协同工作加速AI。
程序员必备：机器学习数学基础电子书整理
标题“机器学习数学基础资料汇总”和描述中罗列了一系列与机器学习密切相关的数学基础资料，涵盖了程序员在学习和应用机器学习技术过程中必须掌握的核心数学知识。以下是根据标题、描述及文件列表提炼出的知识点： ...
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