摘要：
（转载：http://www.36dsj.com/archives/85383）机器学习与人工智能，相信大家已经耳熟能详，随着大规模标记数据的积累、神经网络算法的成熟以及高性能通用GPU的推广，深度学习逐渐成为计算机专家以及大数据科学家的研究重点。近年来，无论是图像的分类、识别和检测，还是语音生成、 阅读全文
posted @ 2017-11-14 08:34 天戈朱 阅读(1851) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要：
微软的Batch AI服务是一项新服务，它可以帮助你在GPU pool上训练和测试机器学习模型，包括深度学习模型。它简化了在当前许多流行的深度学习框架（如TensorFlow、Microsoft认知工具包等）上集群创建和模型训练的过程 Ubuntu DSVM 在Batch AI中作为本地VM映像支持 阅读全文
posted @ 2017-11-10 09:16 天戈朱 阅读(358) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要：
DSVM(Data Science Virtual Machine 数据科学虚拟机) 是专为研究数据科学生成的 Microsoft Azure 云上的自定义 VM 映像。它预装并预配了许多热门数据科学和其他工具，可为高级分析快速生成智能应用程序。 它在 Windows Server 和 Linux 阅读全文
posted @ 2017-11-10 09:12 天戈朱 阅读(1488) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要：
微软Build 2017大会，纳德拉表示，在计算力的飞速发展中，微软要做的就是将计算的能力赋权给普通用户，让技术为更多用户所用，让计算机视觉、文本理解等技术变得更加普惠（inclusive），同时构建对技术的信任。这也是微软“云优先，移动优先”战略的出发点。纳德拉称，微软预见到了一个新的世界，它是智 阅读全文
posted @ 2017-11-10 08:55 天戈朱 阅读(3266) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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转载至（https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3MzI4MjgzMw==&mid=2650717606&idx=4&sn=b94b58d4fe75c1a1e42274720a269a99&scene=21#wechat_redirect），理解三者之间关系的最简便方 阅读全文
posted @ 2017-11-10 08:25 天戈朱 阅读(682) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要：
数据科学是一个范围很广的学科。机器学习和统计学都是数据科学的一部分。机器学习中的学习一词表示算法依赖于一些数据（被用作训练集）来调整模型或算法的参数。这包含了许多的技术，比如回归、朴素贝叶斯或监督聚类。但不是所有的技术都适合机器学习。例如有一种统计和数据科学技术就不适合——无监督聚类，该技术是在没有 阅读全文
posted @ 2017-11-10 08:25 天戈朱 阅读(719) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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判别分析（discriminant analysis）是一种分类技术。它通过一个已知类别的“训练样本”来建立判别准则，并通过预测变量来为未知类别的数据进行分类。判别分析的方法大体上有三类，即Fisher判别、Bayes判别和距离判别。 Fisher判别思想是投影降维，使多维问题简化为一维问题来处理。 阅读全文
posted @ 2017-10-28 08:51 天戈朱 阅读(1329) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要：
流式（streaming）和批量（ batch）：流式数据，实际上更准确的说法应该是unbounded data(processing)，也就是无边界的连续的数据的处理；对应的批量计算，更准确的说法是bounded data(processing)，亦即有明确边界的数据的处理。 近年来流式计算框架编 阅读全文
posted @ 2017-10-14 18:40 天戈朱 阅读(3613) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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Kafka Stream是Apache Kafka从0.10版本引入的一个新Feature（当前：1.0.0-rc0，参见：https://github.com/apache/kafka/releases）,它提供了对存储于Kafka内的数据进行流式处理和分析的功能。其主要特点如下： Kafka S 阅读全文
posted @ 2017-10-14 18:40 天戈朱 阅读(2008) 评论(0) 推荐(2) 编辑