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MLAPP学习笔记-Data Mining和Machine Learning的区别及延伸 一、写在前面 　　从上学开始，都习惯把笔记记录在纸张上，大多数是觉得可以偶尔练练字什么的。但问题是时间一长的笔记就很容易遗失，不管是纸张老化还是自己不知道扔哪了。另一个是，自己本身也是从事数据分析这个方向，看得最多还是电子版的资料。所以，决定试着把笔记也通过写博客的方式来积累。 二

MLAPP学习笔记-KNN与K-means引发的思考 　　依稀记得在一次组内的学习交流中，老师给大家分享“机器学习”的课程时。正当老师提到了“KNN”这个分类模型，在黑板上写出“K”这个字母，自己下意识地随口蹦出“K-means”这个模型了。老师停顿了一下，把KNN写完了。其实那时讲的就是监督学习类型，所以说出“K-means”实属不该的。可是看到“K”这个字母，让自己联想的模型，自然就是最近一

AI 工程师在深度学习时代的技术战略1、为什么是机器学习战略  机器学习是无数重要的应用程序的基础，包括网络搜索、电子邮件反垃圾邮件、语音识别和产品推荐等等。我假设你或者你的团队正在开发一个机器学习应用，并且想要获得一个快速进展。这本书将会帮你这样做。例子：建立一家猫图片的初创公司  假设说你正在准备建立一个家创业公司，给猫爱好者提供无尽的猫图片。你使用一个神经网络建立了一个计算机视觉系统，用于识别

1、安转必备软件：Anaconda 4.2.0  截止到本文写出前，最新Anaconda的windows版本是4.3.1，这个版本是集成了Python 3.6，但是TensorFlow 官网上显示的是安转要求是Python 3.5.x: 所以我们直接下载Anaconda 4.2.0，在国内的话，建议去清华镜像（清华镜像地址）下载比较快。2、详细的安转过程  这一步很轻松，但是也要注意一些细节，我们

原文：http://machinelearningmastery.com/parametric-and-nonparametric-machine-learning-algorithms/ 作者：Jason Brownlee 翻译：AI梦蝶译者注：这篇文章中主要介绍了参数和非参的一些机器学习模型的区别。  一个参数机器学习算法是什么，与非参的机器学习算法又有什么不同呢？  在这篇文章中

原文：https://medium.com/@pedromdd/ten-myths-about-machine-learning-d888b48334a3 作者：Pedro Domingos 翻译：AI梦蝶译者注：在本文中，主要介绍了机器学习人员10种可能的认识误区。