可以参考以下里面关于最小二乘法解包裹的内容

特征选择+分类

kmeans 聚类问题实例，用kmeans聚类算法将数据分成三类，实现三分类问题，并将分类结果进行储存

ICML 2013国际会议论文集论文，机器学习，深度学习领域，比较热

机器学习系类必学的经典论文，学习机器学习首先得了解的相关资讯。第二弹接上。

本文来自于infoq，文章介绍了机器学习的各个业务方各个痛点，Kubeflow以及Kubeflow核心组件等相关知识。随着机器学习和人工智能的迅猛发展，业界出现了许多开源的机器学习平台。由于机器学习与大数据天然的紧密结合，基于 HadoopYarn的分布式任务调度仍是业界主流，但是随着容器化的发展，Docker+Kubernetes 的云原生组合，也展现出了很强的生命力。表1.互联网业界机器学习平台架构对比

用于图片识别、图片分类的训练集

人工智能 大数据时代机器学习的新趋势 大数据 新趋势 机器学习

你不得不了解的机器学习知识 1.什么是机器学习? (1)机器学习、深度学习、人工智能是什么关系？ 机器学习包含了很多种不同的算法，深度学习就是其中之一，其他方法包括决策树，聚类，贝叶斯等。 深度学习的灵感来自大脑的结构和功能，即许多神经元的互连。人工神经网络（ANN）是模拟大脑生物结构的算法。 不管是机器学习还是深度学习，都属于人工智能（AI）的范畴。所以人工智能、机器学习、深度学习可以用下面的图来表示： (2)机器学习的基本思路 通过训练集，不断识别特征，不断建模，最后形成有效的模型，这个过程就叫“机器学习”！ (3)监督学习、非监督学习、强化学习 机器学习根据训练方法大致可以分为3大类

Cicflowmeter工具，加拿大实验室用来产生以太网数据标签，解压即可使用。 使用方法：         1.进入bin         2.点击CICFlowMeter.bat         3.选择需要解析的.pcap文件，进行解析 用了都说好。 CICFlowMeter是一个开源工具，它从pcap文件生成Biflow，并从这些流中提取特征。 CICFlowMeter是一个网络流量生成器，可从这里获得。它可用于生成双向流，其中第一个数据包确定前进（源到目的地）和后向（目的地到源）方向，因此可以在向前和向后方向上分别计算与统计时间相关的特征。其他功能包括从现有功能列表中选择功能、添加新功能以及控制流超时的持续时间。 注意：TCP 流通常在连接断开时终止（通过 FIN 数据包），而 UDP 流则因流超时而终止。流超时值可以由单个方案任意分配，例如，TCP 和 UDP 的 600 秒。