机器学习

本文讨论使用生成数据集来做目标检测的一些基础概念。

机器学习是通过算法使得机器从大量历史数据中学习规律，从而对新样本做分类或者预测。

在本文中，我们将了解 Python 编程语言的几个方面，使其成为机器学习工程师的完美选择。

聚类作为一种无监督技术，在很多的场合非常的有用，今天給大家介绍5个非常常用的聚类算法，以及各自的优缺点。

机器学习领域是巨大的，为了学习不迷路，可以从以下列表帮助学习。它概述深度学习的一些学习细节。

对小目标检测进行了分析，并结合已有的方法给出了一些思路。

这是一篇关于机器学习工具包Scikit-learn的入门级读物。对于程序员来说，机器学习的重要性毋庸赘言。也许你还没有开始，也许曾经失败过，都没有关系，你将在这里找到或者重拾自信。只要粗通Python，略知NumPy，认真读完这21句话，逐行敲完示例代码，就可以由此进入自由的王国。

人工智能、机器学习和物联网等技术可以改善我们的健康。

本文将教你如何避免机器学习和数据科学中新手常犯的 6 个错误，创建杀手级的数据集。

对人工智能模型进行训练的同时，还需要进行多阶段任务，以充分利用训练数据，获得满意的结果。为了保证人工智能模型的性能，本文列出了六个需要避免的常见错误。