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？

R语言如何根据抽样得到训练集与测试集

R语言如何根据抽样得到训练集与测试集

机器学习中的高斯过程

关于高斯过程，其实网上已经有很多中文博客的介绍了。但是很多中文博客排版实在是太难看了，而且很多内容介绍也不太全面，搞得有点云里雾里的。因此，我想自己发表一个相关的内容，大多数内容来自于英文维基百科和几篇文章。