这一框架应该会让开发者更容易构建机器学习模型。Turi Create 简化了定制机器学习模型的开发。你不需要成为一个机器学习专家，也可以在你的应用中添加建议、对象检测、图像分类、图像相似性或活动分类。
Turi Create 的设计意图是简单易用，具有视觉界面，灵活和快速。此外，它还可以部署在 iOS、macOS、watchOS 和 tvOS 上面。
特性
易于使用：专注于任务而不是算法
可视化：内置的流媒体可视化技术探索你的数据
灵活：支持文本、图像、音频、视频和传感器数据
快速和可扩展：在一台机器上处理大型数据集
准备部署：将模型导出到 Core ML，用于 iOS、macOS、watchOS 和 tvOS 应用
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In this tutorial, you’ll learn how to train a custom dog-breed classification Core ML model to use in your iOS and macOS apps. Your Core ML model will be able to distinguish between five different bre
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apple开源机器学习框架turicreate中的SFrame，是一种新形态的dataframe，作为之前热爱过R语言的dataframe的玩家来看，还不够简洁，不过有自己独特的功能。 github:https://apple.github.io/turicreate/docs/api/generated/turicreate.SFrame.html 导入模块的方式： # 第一种 import t
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AR应用中有个交互方式是：用户在摄像头前方摆出数字1-9的手指，应用根据不同数字显示不同的AR内容。 Turi Create是苹果的深度学习工具，可以实现判断手指是什么数字，并导出模型给iOS应用使用。 准备工作 将搜集的数字1-9的手指形状图片按文件夹1-9分类好 Turi Create使用 import turicreate as tc # 读取图片文件夹Images data = tc.im
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本文是对Raywenderlich上的mac/iOS平台机器学习文章Create ML Tutorial:Getting Started的翻译. 由于译者对机器学习了解不够深入,翻译的疏漏再所难免,敬请原谅. 本文资料下载 Create ML就是苹果决心的证明:苹果决心让你更简单在app中使用机器学习模型.在本教程中,你将学习如何用Create ML加速工作流程:通过改进数据来改进模型,并且通过使
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Install GraphLab Create Option 1: Install into Anaconda Python Environment GraphLab Create installation requires a Python 2.7.x environment and pip version >= 7 and Anaconda2 v4.0.0 (64-bit). IPython
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有关TensorFlow与其他框架的详细对比可以阅读： https://zhuanlan.zhihu.com/p/25547838 01 TensorFlow的编程模式 编程模式分为两种：命令式编程与符号式编程 前者是我们常用的C++，java等语言的编程风格如下 命令式编程看起来逻辑非常清晰，易于理解。而符号式编程涉及较多的嵌入和优化，如下 执行相同的计算时c，d可以共用内存，使用Tenso
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以下是根据不同语言类型和应用领域收集的各类工具库，持续更新中。 C 通用机器学习 Recommender - 一个产品推荐的C语言库，利用了协同过滤. 计算机视觉 CCV - C-based/Cached/Core Computer Vision Library ,是一个现代化的计算机视觉库。 VLFeat - VLFeat 是开源的 computer vision algorithms库, 有
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Python 有着海量的可用于数据分析、统计以及机器学习的库，这使得 Python 成为很多数据科学家所选择的语言。 下面我们列出了一些被广泛使用的机器学习及其他数据科学应用的 Python 包。 Scipy 技术栈 Scipy 技术栈由一大批在数据科学中被广泛使用的核心辅助包构成，可用于统计分析与数据可视化。由于其丰富的功能和简单易用的特性，这一技术栈已经被视作实现大多数数据科学应用的必备品了。
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主要内容 前言 课程列表 推荐学习路线 数学基础初级 程序语言能力 机器学习课程初级 数学基础中级 机器学习课程中级 推荐书籍列表 机器学习专项领域学习 致谢 前言 我们要求把这些课程的所有Notes,Slides以及作者强烈推荐的论文看懂看明白，并完成所有的老师布置的习题，而推荐的书籍是不做要求的，如果有些书籍是需要看完的，我们会进行额外的说明。 课程列表 课程 机构 参考书 Notes等其他资
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机器学习与人工智能学习笔记，包括机器学习、深度学习以及常用开源框架（Tensorflow、PyTorch）等。 机器学习算法 _图片来自scikit-learn_。 机器学习全景图 _图片来自http://www.shivonzilis.com/_。
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“三个臭皮匠顶个诸葛亮”。集成学习就是利用了这样的思想，通过把多分类器组合在一起的方式，构建出一个强分类器；这些被组合的分类器被称为基分类器。事实上，随机森林就属于集成学习的范畴。通常，集成学习具有更强的泛化能力，大量弱分类器的存在降低了分类错误率，也对于数据的噪声有很好的包容性。
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用于制定人工智能、机器学习和深度学习课程表的资源概览。 制定课程表的一般建议 上学获得一个正式学位并不总是可行或者令人满意的。对于那些考虑自学来代替的人，这就是写给你们的。 1. 构建基础，之后专攻兴趣领域 你不能深入每个机器学习话题。有太多药学的东西，并且领域的进展较快。掌握基础概念，之后专注特定兴趣领域的项目 -- 无论是自然语言理解，计算机视觉，深度强化学习，机器人，还是任何其它东西。 2.