翻译 | AI科技大本营（rgznai100）
参与 | 林椿眄
编辑 | 波波，Donna
在机器学习领域，“没有免费的午餐”是一个不变的定理。简而言之，没有一种算法是完美的，可以作为任何问题的最佳解决方案。认清这一点，对于解决监督学习问题（如预测建模问题）尤其重要。
我们不能总说神经
标签：机器学习
摘 要 随着大数据的快速发展，以概率统计为基础的机器学习在近年来受到工业界和学术界的极大关注，并在视觉、语音、自然语言、生物等领域获得很多重要的成功应用，其中贝叶斯方法在过去２０多年也得到了快速发展，成为非常重要的一类机器学习方法．总结了贝叶斯方法在机器学习中的最新进展，具体内容包括贝叶斯机器学习的
准备好开始AI了吗？可能你已经开始了在机器学习领域的实践学习，但是依然想要扩展你的知识并进一步了解那些你听过却没有时间了解的话题。
这些机器学习的专业术语能够简要地介绍最重要的机器学习概念—包括商业界和科技界都感兴趣的话题。在你遇到一位AI指导者之前，这是一份不详尽，但清楚易懂又方便在工作、面
这是使用 TensorFlow 实现流行的机器学习算法的教程汇集。本汇集的目标是让读者可以轻松通过案例深入 TensorFlow。
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译文链接：http://www.codeceo.com/article/11-frameworks-for-ai-and-ml.html
英文原文：11 Open-Source Frameworks for AI and Machine Learning Models
过去十年中人工智能
分类：
分类方法是一种对离散型随机变量建模或预测的监督学习算法。使用案例包括邮件过滤、金融欺诈和预测雇员异动等输出为类别的任务。许多回归算法都有与其相对应的分类算法，分类算法通常适用于预测一个类别（或类别的概率）而不是连续的数值。
1.逻辑回归 logistic
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