机器学习就是根据已有特征，训练模型，然后根据模型来预测未知的数据。很多小伙伴一开始就会扎进去什么支持向量机、Logistic回归、LASSO啊、决策树啊这类算法里面，一下去就去非常深入去理解他

在过去的一年里，机器学习炙手可热。机器学习的“突然”降临，并不单纯因为廉价的云环境和更强有力的GPU硬件。也因为开放源码框架的爆炸式增长，这些框架将机器学习中最难的部分抽象出来，并将

数据不平衡问题主要存在于有监督机器学习任务中。当遇到不平衡数据时，以总体分类准确率为学习目标的传统分类算法会过多地关注多数类，从而使得少数类样本的分类性能下降。绝大多数常见的机器学

机器学习是一项令人难以置信的技术，你需要了解很多很多的基础知识，以使得业务功能尽可能的不受复杂算法的影响，让你能够提出正确的问题、了解机器学习模型开发过程、成立一个团队以促进学科间

机器学习/深度学习应用的并行处理让人为难，而且从并发算法（concurrentalgorithms）的角度看并不非常有趣。可以相当肯定地说参数服务器方法在分布式机器学习平台的训练上更好。

有时我们会发现，在实际工作中，应该怎么做和教科书讲的结论相矛盾，这时候要怎么办呢？难道教科书中的结论出错了？事实上，有时确实如此。

对大多数从事机器学习工作的人来说，设计一个神经网络无异于制作一项艺术作品。神经网络通常始于一个常见的架构，然后我们需要对参数不断地进行调整和优化，直到找到一个好的组合层、激活函数、

在一些更具体的任务中，使用数据来适应函数的想法获得了巨大的成功，这也构成了机器学习的基础。在模仿方面，人工智能在图像识别、语音识别和自然语言处理方面有着广泛的应用。

随着深度学习技术的快速发展，安静环境下的语音识别已基本达到实用的要求；但是面对真实环境下噪声、混响、回声的干扰，面对着更自然随意的口语表达，语音识别的性能明显下降；尤其是远讲环境下

由于大数据是目前科技行业最热门的趋势，因此，机器学习令人难以置信的强大。它可以基于大量数据进行预测或计算而给出建议。

开发者可以总结出基于每个应用程序基础的实例，或者根据增加用户的下载量来进行自动总结。这个计算的复杂程度和需要计算的活跃用户数的大幅提升，给开发者增加了非常多需要整理和追踪的数据。

本文主要的目标读者是机器学习爱好者或数据科学的初学者，以及对学习和应用机器学习算法解决实际问题抱有浓厚兴趣的读者。面对大量的机器学习算法，初学者通常会问自己一个典型的问题：「我该使