科学期刊机器学习对未来工作的影响

机器学习：算法的艺术与科学——数据解读 第一部分：机器学习概述 什么是机器学习？ 机器学习的类型：监督学习、无监督学习、强化学习 机器学习的关键要素：数据、模型、算法 机器学习的应用领域 第二部分：监督学习 线性回归 逻辑回归 支持向量机 决策树 随机森林 第三部分：无监督学习 聚类算法 降维算法 关联规则挖掘 第四部分：强化学习 马尔可夫决策过程 Q-学习 深度强化学习 第五部分：机器学习的未来趋势 深度学习 迁移学习 自动化机器学习

失效机器的影响 在排序程序执行过程中，我们模拟了机器失效的情况，故意停止了 200 台工作机器。由于 MapReduce 的底层调度机制，系统能够迅速在这些机器上重启新的工作进程，继续处理任务。虽然一些已完成的 Map 任务因进程停止而丢失，需要重新执行，但这仅增加了 5% 的运行时间，整个计算过程在 933 秒内完成。 MapReduce 库的应用 自 2003 年首次发布以来，MapReduce 库经历了显著的改进，包括输入数据本地优化和动态负载均衡。该库已被广泛应用于 Google 的各种领域，包括： 大规模机器学习 Google News 和 Froogle 产品的集群问题 从公共查

mlclass IPython笔记本中的Coursera机器学习练习已经被转换为Python，使用了numpy和matplotlib，以替代原先的Matlab代码。每个练习现在嵌入了PDF指令，并通过IPython Notebooks展示图形和其他可视化内容，帮助学生更好地理解算法如何受到参数更改的影响。这些笔记本基于Andrew Ng的机器学习课程中的练习，为学生提供学习和实践的机会。

在移动互联时代，智能手机逐渐取代传统设备成为信息交换和共享的主要工具。由于智能手机存储了丰富的用户数据痕迹，成为取证调查的重要来源。重点研究了Android手机的取证分析方法，包括机身内存和运行内存中的数据获取与分析，尤其关注了与用户通信行为相关的数据分析和邮件应用程序的取证技术。未来的研究可以进一步深化对Android手机机身内存数据的分析，以更好地支持取证实践的需求。

感谢大牛整理的机器学习资源：https://github.com/Flowerowl/Big_Data_Resources#大数据-数据挖掘

McGrawHill出版社发行的.Tom著作的机器学习经典，涵盖数据挖掘通用算法。

这份资料包含中国科学技术大学机器学习课程的PPT、课后习题答案、往年考试试卷以及数据挖掘导论和推荐系统相关的PPT，授课教师为陈恩红老师。

三位统计学家和计算机专家的重要著作，强调数学基础，涵盖统计与计算机领域，是学习数据挖掘和统计学习理论的必备文献，提供djvu格式的英文原版。

gbrank机器学习在各领域的广泛应用展示了其在科技创新中的重要性。