机器学习（人工智能）在工业中应用步骤入门

机器学习是实现人工智能最重要的方法之一，包括深度学习等都属于机器学习中的一种方法。因此，机器学习的应用被认为是实现人工智能应用的重要途径。人工智能的应用目标是使用计算机（机器）来代替或者辅助人工来完成某项任务。机器学习在解决业务问题的应用需要谨慎考虑。本文提供一些步骤可以参考。

普通最小二乘法（Ordinary Least Squares，OLS）的详细推导过程

在统计学中，普通最小二乘法（OLS）是一种用于在线性回归模型中估计未知参数的线性最小二乘法。这篇博客将简要描述其参数的求解过程。

特征工程相关技术简介

机器学习的特征工程是将原始的输入数据转换成特征，以便于更好的表示潜在的问题，并有助于提高预测模型准确性的过程。找出合适的特征是很困难且耗时的工作，它需要专家知识，而应用机器学习基本也可以理解成特征工程。

集成学习（Ensemble Learning）简介及总结

集成学习（Ensemble Learning）是解决有监督机器学习的一类方法，它的思路是基于多个学习算法的集成来获取一个更好的预测结果。本文将介绍相关概念，并对一些注意事项进行总结。

多元时间序列数据的预测和建模

codeFest2018比赛的冠军解决方案——自然语言处理/计算机视觉/机器学习

数据特征处理之特征哈希（Feature Hashing）

深度学习技巧之一

7种回归技术

2018年7月份以来最好的机器学习的Github库和Reddit帖子

这是来自AnalyticsVidhya的Pranav Dar的帖子

机器学习项目流程清单

从问题定义，到数据获取以及模型选择调参，这篇博客指出了每个过程中需要注意的问题

正则项的理解之正则从哪里来

在机器学习或者深度学习中，正则项是我们经常遇到的概念。它对提高模型的准确性和泛化能力非常重要。本文详细描述了正则项的来源以及与其他概念的相关关系。

人工神经网络（Artificial Neural Network）算法简介

人工神经网络，简称神经网络，是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或者计算模型。其实是一种与贝叶斯网络很像的一种算法。之前看过一些内容始终云里雾里，这次决定写一篇博客。弄懂这个基本原理，毕竟现在深度学习太火了。

通过从零开始实现一个感知机模型，我学到了这些【转载】

本文转自雷锋网，原文《通过从零开始实现一个感知机模型，我学到了这些》，作者：恒亮，文章转载已获授权。感知器（英语：Perceptron）是Frank Rosenblatt在1957年就职于Cornell航空实验室（Cornell Aeronautical Laboratory）时所发明的一种人工神经网络。它可以被视为一种最简单形式的前馈神经网络，是一种二元线性分类器。本文介绍了搭建感知机模型的基本操作也包含了作者的一些心得。

机器学习之正则化项

在我们给推荐问题建模时，神秘的正则化项L0、L1、L2的选择对模型很重要。为什么要加正则化？正则化有哪几种形式？到底该选择哪种正则化来建模呢？正则化项与推荐问题的关系？