摘要：使用机器学习方法解决问题时，有较多模型可供选择。 一般的思路是先根据数据的特点，快速尝试某种模型，选定某种模型后， 再进行模型参数的选择（当然时间允许的话，可以对模型和参数进行双向选择） 因为不同的模型具有不同的特点， 所以有时也会将多个模型进行组合，以发挥"三个臭皮匠顶一个诸葛亮的作用"， ... 阅读全文

摘要：本文主要详细地介绍了一种灵活高效地机器学习算法——随机森林（Random Forest）。对其理论研究和工业领域中的应用进行了简单的介绍，并且详细地介绍了它的工作机制，最后用Python进行了实现。 阅读全文

摘要：本文汇编了一些机器学习领域的框架、库以及软件（按编程语言排序）。 阅读全文

摘要：本文介绍了Python的机器学习库scikit-learn模块，包括如何安装scikit-learn，以及如何利用scikit-learn来进行数据挖掘和数据分析。通过几个简单的实例，展示了scikit-learn的用法。 阅读全文

摘要：声明：以下内容根据潘的博客和crackcell's dustbin进行整理，尊重原著，向两位作者致谢！1 现有的排序模型 排序(Ranking)一直是信息检索的核心研究问题，有大量的成熟的方法，主要可以分为以下两类：相关度排序模型和重要性排序模型。1.1 相关度排序模型(Relevance Ran... 阅读全文