Machine Learning Algorithms Giuseppe Bonaccorso July 2017 Build strong foundation for entering the world of machine learning and data science with the help of this comprehensive guide

OpenNMT: 开源神经机器翻译系统OpenNMT的Pytorch一个移植 OpenNMT-py：开源神经机器翻译 这是 OpenNMT 的 Pytorch 端口，OpenNMT 是一个开源 (MIT) 神经机器翻译系统。 它旨在便于研究，在翻译、摘要、图像到文本、形态学和许多其他领域尝试新想法。 OpenNMT-py 作为一个协作开源项目运行。 它目前由 Sasha Rush（剑桥，马萨诸塞州）、Ben Peters（萨尔布吕肯）和 Janyu Zhan（深圳）维护。 原始代码由 Adam Lerer (NYC) 编写。 代码库接近稳定的 0.1 版本。 如果您想要稳定的代码，我们目前建议分叉。 我们喜欢贡献。 请查阅问题页面以获取任何“欢迎贡献”标记的帖子。 目录 要求 功能快速入门 高级引用要求 pip install -r requirements.txt 功能 实现了以下 OpenNMT 功能： 多层双向 RNN，具有注意力和丢失数据预处理从检查点保存和加载 带有批处理和波束搜索的推理（翻译） 上下文gate 多源和目标 RNN (lstm/gru) 类型

绍了凸优化，这是一个可以在计算机上高效解决的强大且易于处理的优化问题。本书的目标是帮助读者理解什么是凸优化，以及如何将其应用于更广泛的实际场景，特别是机器学习。

基于机器学习和深度学习的项目，内含数据集以及详细的备注源码

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1.基本概念 **线性回归（Linear Regression）**是一种通过属性的线性组合来进行预测的线性模型，其目的是找到一条直线或者一个平面或者更高维的超平面，使得预测值与真实值之间的误差最小化。 2.特点 优点：结果具有很好的可解释性（w直观表达了各属性在预测中的重要性），计算熵不复杂。 缺点：对非线性数据拟合不好 适用数据类型：数值型和标称型数据 3.自己实现的线性回归 3.1 简单线性回归 1.利用最小二乘法得到的系数 2.用简答随机数模拟的方法来搭建简单线性回归 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x =

数据载体 DataVec是Apache 2.0许可的库，用于机器学习ETL（提取，转换，加载）操作。 DataVec的目的是将原始数据转换为可用的矢量格式，然后将其提供给机器学习算法。 通过向该存储库贡献代码，您同意根据Apache 2.0许可提供您的贡献。 为什么要使用DataVec？ 数据处理有时会很混乱，我们认为它应该与高性能代数库（例如nd4j或Deeplearning4j）区分开。 DataVec使从业人员可以获取原始数据并快速生成符合开放标准的矢量化数据（svmLight等）。 开箱即用支持的当前输入数据类型： CSV数据 原始文本数据（推文，文本文档等） 图片资料 支持库 SVMLight MatLab（MAT）格式 JSON，XML，YAML，XML Datavec从许多Hadoop生态系统工具中汲取了灵感，尤其是通过Hadoop API访问磁盘上的数据（就像S