Machine Learning

机器学习的几篇文章list推荐
https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md 学习笔记

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有趣的机器学习：最简明入门指南  http://blog.jobbole.com/67616/
[popexizhi:
对监督式学习（Supervised Learning） 和非监督式学习（Unsupervised Learning） 的介绍很简单易懂，入门不错啊！
概括一下:使用足够的数据集测试你的全是疯狂的if else语句）的权重，如果验证已经存在的数据集就是Supervised Learning；如果是对未知的探测，嘻嘻Unsupervised Learning.
自己一直想测量两篇文章的相随度和图像的相似度，这个应该也是这个范围吗?
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这里的两个推荐:

怎样深入学习机器学习

我认为，当前机器学习的最大问题是它主要活跃于学术界和商业研究组织中。对于圈外想要有个大体了解而不是想成为专家的人们，简单易懂的学习资料不多。但是这一情况每一天都在改善。

吴恩达教授（Andrew Ng）在Coursera上的机器学习免费课程非常不错。我强烈建议由此入门。任何拥有计算机科学学位、还能记住一点点数学的人应该都能理解。

另外，你还可以下载安装SciKit-Learn，用它来试验成千上万的机器学习算法。它是一个python框架，对于所有的标准算法都有“黑盒”版本。

【next】SciKit-Learn try一下:)