網站如何用機器學習

⑴ 如何快速部署一個機器學習在線預測系統

快速部署一個機器學習在線預測系統。主要分為以下三個步驟：

第一步：構建機器學習應用容器鏡像
第二步：在平台上注冊及部署機器學習應用
第三步：使用機器學習系統在線預測

⑵ 如何開始使用 Java 機器學習

說到如何開始使用 Java 機器學習這個問題，相信對於從事Java開發的人來說是非常重要的，也是這段時間幾乎每個人都在談論人工智慧和機器學習，這已經不再是一個保留給科學家和研究者的秘密，而是幾乎實現於每一項新興技術中。
人類的人工智慧人工智慧在一段時間以來是一個廣泛並且炫酷的領域，但總是感覺有點難以觸及，是特意為科學家所做。如果你想創造一個人工智慧系統，你必須實現你自己的核心演算法，並且訓練它們能識別模式，理解圖像並且處理自然語言。

那麼，如何使用 Java 機器學習，提升應用的機器學習能力呢?
讓機器運轉為了更簡單的闡述，以下幾個項目可以幫助你：
1.Deeplearning4J (DL4J) –開源，分布式，JVM的商業深度學習lib庫
2. BID Data Project –能夠運行快速、大規模的機器學習和數據挖掘的模式集合
3. Neuroph –面向對象的神經網路
DL4J – 深度學習
DL4J是一個能幫助你配置多層神經網路的工具。它為JVM提供了深度學習且伴隨快速原型設計和大規模定製，同時注重比配置更多的約定。DL4J 是由Java語言編寫的，可以兼容任何JVM語言。
BID Data Project (大數據項目)
大數據項目是由那些需要處理大量數據並且對性能敏感的人創建的。 UC Berkeley項目是由許多硬體、軟體和設計模式集合而成，能在上使用快速、大規模的數據挖掘。
Neuroph
neuroph是用來開發常用的神經網路構架的輕量級java框架。該框架提供了一個java庫以及一個GUI工具(稱為easyNeurons)，你可以用它來在java項目中創建和訓練自己的神經網路。
總結：每隔幾年就會有些關於人工智慧的新聲音。這一次，它伴隨著機器學習，數據挖掘，神經網路等等的強化來了，我們都很支持。這些類庫開源的事實意味著這些信息和能力正待價而沽，而你所有所做的是思考擁有這個能力可以做成什麼。

⑶ 如何搭建機器學習平台

在機器學習和模式識別等領域中，一般需要將樣本分成獨立的三部分訓練集（train set），驗證集（validation set ) 和測試集（test set）。其中訓練集用來估計模型，驗證集用來確定網路結構或者控制模型復雜程度的參數，而測試集則檢驗最終選擇最優的模型的性能如何。一個典型的劃分是訓練集占總樣本的50%，而其它各佔25%，三部分都是從樣本中隨機抽取。

⑷ 如何建立一個合理的機器學習系統

Programming Libraries 編程庫資源
我是一個「學習要敢於冒險和嘗試」觀念的倡導者。這是我學習編程的方式，我相信很多人也是這樣學習程序設計的。先了解你的能力極限，然後去拓展你的能力。如果你了解如何編程，可以將編程經驗很快借鑒到深入學習機器學習上。在你實現一個實際的產品系統之前，你必須遵循一些規則、學習相關數學知識。
找到一個庫並且仔細閱讀相關文檔，根據教程，開始嘗試實現一些東西。下面列出的是開源的機器學習庫中最好的幾種。我認為，並不是他們中的每一種都適合用在你的系統中，但是他們是你學習、探索和實驗的好材料。
你可以從一個由你熟悉的語言編寫的庫開始學習，然後再去學習其他功能強大的庫。如果你是一個優秀的程序員，你會知道怎樣從一種語言，簡單合理地遷移到另一種語言。語言的邏輯都是相同的，只是語法和API稍有不同。
R Project for Statistical Computing：這是一個開發環境，採用一種近似於Lisp的腳本語言。在這個庫中，所有你想要的與統計相關的功能都通過R語言提供，包括一些復雜的圖標。CRAN(你可以認為是機器學弟的第三方包)中的機器學習目錄下的代碼，是由統計技術方法和其他相關領域中的領軍人物編寫的。如果你想做實驗，或是快速拓展知識，R語言都是必須學習的。但它可能不是你學習的第一站。
WEKA：這是一個數據挖掘工作平台，為用戶提供數一系列據挖掘全過程的API、命令行和圖形化用戶介面。你可以准備數據、可視化、建立分類、進行回歸分析、建立聚類模型，同時可以通過第三方插件執行其他演算法。
Mahout是Hadoop中為機器學習提供的一個很好的JAVA框架，你可以自行學習。如果你是機器學習和大數據學習的新手，那麼堅持學習WEKA，並且全心全意地學習一個庫。
Scikit Learn:這是用Python編寫的，基於NumPy和SciPy的機器學習庫。如果你是一個Python或者Ruby語言程序員，這是適合你用的。這個庫很用戶介面友好，功能強大，並且配有詳細的文檔說明。如果你想試試別的庫，你可以選擇Orange。
Octave:如果你很熟悉MatLab，或者你是尋求改變的NumPy程序員，你可以考慮 Octave。這是一個數值計算環境，與MatLab像是，藉助Octave你可以很方便地解決線性和非線性問題，比如機器學習演算法底層涉及的問題。如果你有工程背景，那麼你可以由此入手。
BigML:可能你並不想進行編程工作。你完全可以不通過代碼，來使用 WEKA那樣的工具。你通過使用BigMLS的服務來進行更加深入的工作。BigML通過Web頁面，提供了機器學習的介面，因此你可以通過瀏覽器來建立模型。
補充：
NLTK NLTK is a leading platform for building Python programs to work with human language data. It provides easy-to-use interfaces to over 50 corpora and lexical resources such as WordNet, along with a suite of text processing libraries for classification, tokenization, stemming, tagging, parsing, and semantic reasoning.LingPipe: 是一個自然語言處理的Java開源工具包。LingPipe目前已有很豐富的功能，包括主題分類（Top Classification）、命名實體識別（Named Entity Recognition）、詞性標注（Part-of Speech Tagging）、句題檢測（Sentence Detection）、查詢拼寫檢查（Query Spell Checking）、興趣短語檢測（Interseting Phrase Detection）、聚類（Clustering）、字元語言建模（Character Language Modeling）、醫學文獻下載/解析/索引（MEDLINE Download, Parsing and Indexing）、資料庫文本挖掘（Database Text Mining）、中文分詞（Chinese Word Segmentation）、情感分析（Sentiment Analysis）、語言辨別（Language Identification）等API。

挑選出一個平台，並且在你實際學習機器學習的時候使用它。不要紙上談兵，要去實踐！
Video Courses視頻課程
很多人都是通過視頻資源開始接觸機器學習的。我在YouTube和VideoLectures上看了很多於機器學習相關的視頻資源。這樣做的問題是，你可能只是觀看視頻而並不實際去做。我的建議是，你在觀看視頻的時候，應該多記筆記，及時後來你會拋棄你的筆記。同時，我建議你將學到的東西付諸實踐。
坦白講，我沒有看見特別合適初學者的視頻資源。視頻資源都需要你掌握一定的線性代數、概率論等知識。Andrew Ng在斯坦福的講解可能是最適合初學者的，下面是我推薦的一些視頻資源。
Stanford Machine Learning斯坦福的機器學習課程：可以在Coursera上觀看，這門課是由 Andrew Ng講解的。只要注冊，你可以隨時觀看所有的課程視頻，從Stanford CS229 course下載講義和筆記。這門課包括了家庭作業和小測試，課程主要講解了線性代數的知識，使用Octave庫。
Caltech Learning from Data加利福尼亞理工學院的數據分析課程：你可以在edX上學習這門課程，課程是由Yaser Abu-Mostafa講解的。所有的課程視頻和資料都在加利福尼亞理工學院的網站上。與斯坦福的課程類似，你可以根據自己的情況安排學習進度，完成家庭作業和小論文。它與斯坦福的課程主題相似，關注更多的細節和數學知識。對於初學者來說，家庭作業可能稍有難度。
Machine Learning Category on VideoLectures.Net網站中的機器學習目錄：這是個很容易令人眼花繚亂的資源庫。你可以找出比較感興趣的資源，並且深入學習。不要糾結於不適合你的視頻，或者對於感興趣的內容你可以做筆記。我自己會一直重復深入學習一些問題，同時發現新的話題進行學習。此外，在這個網站上你可以發現是這個領域的大師是什麼樣的。
「Getting In Shape For The Sport Of Data Science」 – 由Jeremy Howard講授：這是與機器學習競賽者的對話，他們是一些實踐中的R語言用戶。這是非常珍貴的資源，因為很少有人會討論研究一個問題的完整過程和究竟怎樣做。我曾經幻想過在網上找到一個TV秀，記錄機器學習競賽的全過程。這就是我開始學習機器學習的經歷！
Overview Papers綜述論文
如果你並不習慣閱讀科研論文，你會發現論文的語言非常晦澀難懂。一篇論文就像是一本教科書的片段，但是論文會介紹一個實驗或者是領域中其他的前沿知識。然而，如果你准備從閱讀論文開始學習機器學習的話，你還是可以找到一些很有意思的文章的。
The Discipline of Machine Learning機器學習中的規則：這是由Tom Mitchell編著的白皮書，其中定義了機器學習的規則。Mitchell在說服CMU總裁為一個百年內都存在的問題建立一個獨立的機器學習部門時，也用到了這本書中的觀點。
A Few Useful Things to Know about Machine Learning：這是一篇很好的論文，因為它以詳細的演算法為基礎，又提出了一些很重要的問題，比如：選擇特徵的一般化，模型簡化等。
我只是列出了兩篇重要的論文，因為閱讀論文會讓你陷入困境。
Beginner Machine Learning Books給機器學習初學者的書
關於機器學習的書有很多，但是幾乎沒有為初學者量身定做的。什麼樣的人才是初學者呢？最有可能的情況是，你從另外一個完全不同的領域比如：計算機科學、程序設計或者是統計學，來到機器學習領域。那麼，大部分的書籍要求你有一定的線性代數和概率論的基礎。
但是，還有一些書通過講解最少的演算法來鼓勵程序員學習機器學習，書中會介紹一些可以使用工具、編程函數庫來讓程序員嘗試。其中最有代表性的書是：《Programming Collective Intelligence》，《Machine Learning for Hackers》，《Hackersand Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques》（Python版, R版, 以及Java版）。如果感到迷惑的話，你可以選擇其中一本開始學習。
Programming Collective Intelligence: Building Smart Web 2.0 Applications：這本書是為程序員寫的。書中簡略介紹相關理論，重點以程序為例，介紹web中的實際問題和解決辦法。你可以買來這本書，閱讀，並且做一些練習。
Machine Learning for Hackers （中文版：機器學習:實用案例解析 ）：我建議你在閱讀了《Programming Collective Intelligence》一書之後，再閱讀這本書。這本書中也提供了很多實踐練習，但是涉及更多的數據分析，並且使用R語言。我個人很喜歡這本書！
Machine Learning: An Algorithmic Perspective：這本書是《Programming Collective Intelligence》的高級版本。它們目的相同（讓程序員開始了解機器學習），但是這本書包括一些數學知識，參考樣例和phython程序片段。如果你有興趣的話，我建議你在看完《Programming Collective Intelligence》之後來閱讀這本書。
數據挖掘：實用機器學習工具與技術（英文版·第3版） ：我自己是從這本書開始了解機器學習的，那時是2000年這本書還是第一版。我那時是Java程序員，這本書和WEKA庫為我的學習和實踐提供了一個很好的環境。我通過這樣的平台和一些插件，實現我的演算法，並且真正開始實踐機器學習和數據挖掘的過程。我強烈推薦這本書，和這樣的學習過程。
Machine Learning（中文版：計算機科學叢書:機器學習 ）：這是一本很老的書，包括了一些規則和很多參考資料。這是一本教科書，為每個演算法提供了相關講解。
有一些人認為那些經典的機器學習教科書很了不起。 我也贊同，那些書的確非常好。但是，我認為，對於初學者來說，這些書可能並不合適。
Further Reading 繼續閱讀
在寫這篇文章時，我認真思考了相關問題，同時也參考了其他人推薦的資料，以確保我沒有遺漏任何重要參考資料。為了確保文章的完整性，下面也列出了一些網上流行的，可以供初學者使用的材料。.
A List of Data Science and Machine Learning Resources:這是一份仔細整理的列表。你可以花一些時間，點擊鏈接，仔細閱讀作者的建議。值得一讀！
What are some good resources for learning about machine learning Why：這個問題的第一個答案令人吃驚。每次我閱讀這篇文章的時候，都會做好筆記，並且插入新的書簽。答案中對我最有啟發的部分是機器學習課程列表，以及相應的課程筆記和問答網站。
Overwhelmed by Machine Learning: is there an ML101 book：這是StackOverflow上的問題。並且提供了一系列機器學習推薦書籍。Jeff Moser提供的第一個答案是很有用的，其中有課程視頻和講座的鏈接。

⑸ 機器學習怎麼入門

需要掌握的知識比較多，需要數學基礎：高等數學，線性代數，概率論數理統計和隨機過程，離散數學，數值分析。
需要演算法的積累：人工神經網路，支持向量機，遺傳演算法等等演算法;當然還有各個領域需要的演算法，比如要讓機器人自己在位置環境導航和建圖就需要研究SLAM;總之演算法很多需要時間的積累。
需要掌握至少一門編程語言：畢竟演算法的實現還是要編程的;如果深入到硬體的話，一些電類基礎課必不可少。
如果你有這方面的天賦，可以去嘗試。網站域名用top。

⑹ 有哪些可以自學機器學習、深度學習、人工智慧的網站

（1）Andrew Ng的機器學習教程（強烈推薦）：

吳恩達斯坦福Andrew NG機器學習大佬公開課（課件和筆記私信up主）

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在學習其他課程前，建議首先學習Andrew Ng的機器學習課程，該課程可以說是零基礎入門課程，通俗易懂，更多的從直覺的角度讓你理解機器學習是什麼，在做什麼，其演算法的核心思想和直觀理解是什麼，學習時Andrew Ng會對復雜的數學公式進行分解，告訴你每一部分的直觀意義和目的是什麼，學習時不必對公式進行死記硬背，只需要了解公式背後的數學邏輯和目的即可。

（2）中國大學慕課-北京理工大學Python機器學習應用

Python機器學習應用_北京理工大學_中國大學MOOC(慕課)

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在有了Andrew Ng課程學習的理論基礎後，就可以動手實踐啦！Python的sklearn庫是我用過的最好用的機器學習第三方庫，Python語言具有上手簡單、容易理解的特點，sklearn庫機器學習演算法也特別的豐富，在sklearn庫的幫助下，你可以輕松設定各種超參數，完成各種演算法的實際應用，具體問題時你只需要給演算法輸入和輸出進行訓練，sklearn就可以自動幫你訓練啦。

（3）莫凡Python

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如果你不想學習那些枯燥而又深奧的理論，只想對人工智慧快速上手，那麼莫凡python是強烈推薦的一個網站，非常感謝莫凡，能夠在學習之餘抽出時間錄制視頻，把深奧的理論通過圖像化的形式表現出來，非常適合小白入門。

（4）強化學習之Divid Silver（強烈推薦）

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大佬在B站為你講解強化學習！！如果自己看強化學習內容的話，十有八九是看不下去的，但是如果你跟著AlphaGo的大佬學習強化學習，那真的是分分鍾學會，學完這16個小時的視頻，再也不用擔心看不懂論文上那些浮誇的公式了，該課程在David Silver的個人主頁上還有配套的PPT和試卷，可以檢驗自己強化學習的自學效果。

（5）概率圖模型

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概率圖模型作為現代人工智慧方法的一種，似乎在現在的論文中很少看到，但概率圖模型還是很有意思的一門課。說實話，這門課是真的難，但是學完後，可以結合Matlab支持的第三方庫（貝葉斯網路庫）做一些很有意思的研究。

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希望以上能夠幫助到你~

⑺ 機器學習能在互聯網搜索的哪些環節起什麼作用

現在的互聯網搜索在一定程度上能夠滿足用戶信息訪問的一些基本需求，也是因為機器學習在一定程度上能夠利用規模優勢去應對人工智慧挑戰。但距離 「有問必答，准、快、全、好」這一理想還是有一定距離的，這就需要開發出更多更好的機器學習技術解決人工智慧的挑戰。