文章介绍了机器学习十大算法的每个算法的核心思想、工作原理、适用 情况及优缺点等

随着产业界数据量的爆炸式增长,大数据概念受到越来越多的关注.由于大数据的海量、复杂多样、变化快的特性,对于大数据环境下的应用问题,传统的在小数据上的机器学习算法很多已不再适用.因此,研究大数据环境下的机器学习算法成为学术界和产业界共同关注的话题.文中主要分析和总结当前用于处理大数据的机器学习算法的研究现状.此外,并行是处理大数据的主流方法,因此介绍一些并行算法,并引出大数据环境下机器学习研究所面临的问题.最后指出大数据机器学习的研究趋势.

gym-gazebo2是一个工具包，用于开发和比较使用ROS 2和Gazebo的强化学习算法

SMO-MKL(基于SMO的多核学习算法)，内有可执行程序以及源代码，欢迎下载

A-stock-prediction-algorithm-based-on-machine-learning （陆续更新）重新整理过的基于机器学习的股票价格预测算法，里面包含了基本的回测系统以及各种不同的机器学习算法的股票价格预测，包含：LSTM算法、Prophet算法、AutoARIMA、朴素贝叶斯、SVM等 强烈推荐大家去看看sklearn库的文档，地址：[ ] 2021-2-6 出现紧急问题，重新发布 12-3 股票消息面分析 给出一个基于nlp情感分析的消息面分析算法。从新浪财经上获取新闻个股预测情况，使用jieba进行切词和使用snownlp进行情感分析，进行回测。 11-27 修正机器学习算法/DecisionTree.py RandomForest.py 上面的逻辑错误。 11-25 visualization/mlpredict-line.py echarts+tushar

kaggle_walmart_dataretail_analysis 货真价实的描述沃尔玛是美国领先的零售商店之一，希望准确预测销售和需求。 某些活动和节假日每天都会影响销售量。 有沃尔玛的45家商店的销售数据。 由于无法预料的需求，业务正面临挑战，并且由于不适当的机器学习算法，业务有时会断货。 理想的ML算法将准确预测需求并吸收诸如经济状况（包括CPI，失业指数等）之类的因素。沃尔玛全年举办几次促销降价活动。 这些降价促销是在最重要的假期（超级碗，劳动节，感恩节和圣诞节）之前进行的，这是假期中最大的四个假期。 在评估中，包括这些假期在内的星期的权重是非假期星期的五倍。 在缺乏完整/理想历史数据的情况下，这场比赛所面临的挑战之一是对降价促销对假期假日的影响进行建模。 提供了位于不同地区的45家沃尔玛商店的历史销售数据。

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