机器学习

人工智能如今已经被提上了很多首席执行官的首要议程。虽然这个话题并不新鲜，但首席执行官们已经了解采用人工智能技术并不简单。为了实现这一目标，企业需要从他们的业务目标开始，然后以推进这些目标的方式使用人工智能技术，并希望可以增加业务价值。本文是人们值得关注的10个人工智能和机器学习趋势。

尽管围绕云有许多值得高兴的事，而且也有一些成熟的商业价值，但依赖大型云提供商的堆栈也有一个潜在的弱点。以下是将业务迁移到云端时需要注意的10件事。

安全性已成为标准产品的一部分。在过去的几年里，它改变了世界的格局。云供应商现在提供许多以前只能从第三方获得的安全性，包括有像Vpnetic.com这样的网站，提供有关网络安全秘密的详细信息。

机器学习领域中所谓的降维就是指采用某种映射方法，将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中。

本文讲述了数据分析师应当了解的五个统计基本概念：统计特征、概率分布、降维、过采样/欠采样、贝叶斯统计方法。

本文讨论使用生成数据集来做目标检测的一些基础概念。

机器学习是通过算法使得机器从大量历史数据中学习规律，从而对新样本做分类或者预测。

在本文中，我们将了解 Python 编程语言的几个方面，使其成为机器学习工程师的完美选择。

聚类作为一种无监督技术，在很多的场合非常的有用，今天給大家介绍5个非常常用的聚类算法，以及各自的优缺点。

机器学习领域是巨大的，为了学习不迷路，可以从以下列表帮助学习。它概述深度学习的一些学习细节。