HLearn 是采用 Haskell 语言编写的高性能机器学习库，它对任意维度空间有着最快最近邻的实现算法。
HLearn 同样也是一个研究型项目。该项目的研究目标是为机器学习发掘“最佳可能”的接口。这就涉及到了两个相互冲突的要求：该库应该像由 C/C++/Fortran/Assembly 开发的底层库那样运行快速;同时也应该像由 Python/R/Matlab 开发的高级库那样灵活多变。Julia 在这个方向上取得了惊人的进步，但是 HLearn “野心”更大。更值得注意的是，HLearn 的目标是比低级语言速度更快，比高级语言更加灵活。
为了实现这一目标，HLearn 采用了与标准学习库完全不同的接口。HLearn 中 H 代表三个独立的概念，也是 HLearn 设计的基础：
一个 H 代表 Haskell。通过采用 Haskell 中的 SubHask 库获得快速数值计算能力；
一个 H 代表 Homomorphisms 。这是是抽象代数的基本概念，HLearn 将该代数结构应用于学习系统中；
一个 H 代表 History monad 。可在整个线程优化代码的过程中无需修改原代码，减轻调试过程的工作量。
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主要作者：@徐英凯｜闪银机器学习工程师 审校顾问：@卢誉声｜Autodesk 软件研发工程师、@高扬｜欢聚时代资深大数据技术专家、@罗远飞｜第四范式机器学习工程师 Toolbox C/C++ Vowpal Wabbit MultiBoost Shogun Java Mahout Weka Mallet JSAT Python Scikit-learn PyBrain nltk Theano Pyl
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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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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。
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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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主要内容：机器学习,深度学习,机器学习与深度学习的区别,机器学习和深度学习的应用人工智能是近几年来最流行的趋势之一。机器学习和深度学习构成了人工智能。下面显示的维恩图解释了机器学习和深度学习的关系 - 机器学习 机器学习是让计算机按照设计和编程的算法行事的科学艺术。许多研究人员认为机器学习是实现人类AI的最佳方式。机器学习包括以下类型的模式 - 监督学习模式 无监督学习模式 深度学习 深度学习是机器学习的一个子领域，其中有关算法的灵感来自大脑的结构和功能，称为人工神经网络。
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主要内容：数据量,硬件依赖,特色工程在本章中，我们将讨论机器和深度学习概念之间的主要区别。 数据量 机器学习使用不同数量的数据，主要用于少量数据。另一方面，如果数据量迅速增加，深度学习可以有效地工作。下图描绘了机器学习和深度学习在数据量方面的工作 - 硬件依赖 与传统的机器学习算法相反，深度学习算法设计为在很大程度上依赖于高端机器。深度学习算法执行大量矩阵乘法运算，这需要巨大的硬件支持。 特色工程 特征工程是将领域知识放入指定特征的