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特征工程是什么？常用的方法有哪些？: 2020-07-07; “數(shù)據(jù)決定了機(jī)器學(xué)習(xí)的上限，而算法只是盡可能逼近這個(gè)上限”，這里的數(shù)據(jù)指的就是經(jīng)過(guò)特征工程得到的數(shù)據(jù)。特征工程指的是把原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)槟Ｐ偷挠?xùn)練數(shù)據(jù)的過(guò)程，它的目的就是獲取更好的訓(xùn)練數(shù)據(jù)特征，使得機(jī)器 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)之深度學(xué)習(xí)的未來(lái): 2019-12-09; 作者 | Francois Chollet 編譯 | CDA數(shù)據(jù)分析師 The future of deep learning 鑒于我們對(duì)深網(wǎng)的工作原理，局限性以及研究現(xiàn)狀的了解，我們能否預(yù)測(cè)中期的發(fā)展方向？這是一些純粹的個(gè) ...

22道機(jī)器學(xué)習(xí)常見(jiàn)面試題目匯總！(附詳細(xì)答案): 2019-12-03; 作者 | 數(shù)據(jù)分析1480 來(lái)源 | lsxxx2011 (1) 無(wú)監(jiān)督和有監(jiān)督算法的區(qū)別？有監(jiān)督學(xué)習(xí)：對(duì)具有概念標(biāo)記（分類）的訓(xùn)練樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)，以盡可能對(duì)訓(xùn)練樣本集外的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)記（分類）預(yù)測(cè)。 ...

AI時(shí)代的稀缺人才：全面剖析數(shù)據(jù)科學(xué)家成長(zhǎng)的4個(gè)階段: 2019-11-12; 作者 | 彭鴻濤張宗耀來(lái)源 | 大數(shù)據(jù)DT 一次偶然的機(jī)會(huì)，有一位正在深造機(jī)器學(xué)習(xí)方面學(xué)位的朋友問(wèn)了筆者一個(gè)問(wèn)題：如何成為一名合格的數(shù)據(jù)科學(xué)家？這個(gè)問(wèn)題回答起來(lái)亦簡(jiǎn)亦難。簡(jiǎn)單回答 ...

用11個(gè)事實(shí)為8歲女兒解讀深度學(xué)習(xí): 2019-08-28; 作者 | Jean-Louis Queguiner 來(lái)源 | 機(jī)器之心「神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就像數(shù)數(shù)一樣簡(jiǎn)單」，「卷積層只是一個(gè)蝙蝠信號(hào)燈」……在本文中，一位奶爸從手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別入手，用這樣簡(jiǎn)單的語(yǔ)言向自己 8 歲的女 ...

使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)構(gòu)建智能聊天機(jī)器人: 2019-07-15; 翻譯 | CDA數(shù)據(jù)分析研究院，轉(zhuǎn)載需授權(quán) 原文 | https://blog.statsbot.co/chatbots-machine-learning-e83698b1a91e 你是否曾與蘋(píng)果的Siri，亞馬遜的Alexa，微軟的Cortana或其他助手交談以設(shè) ...

深度學(xué)習(xí)之卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)典模型: 2019-06-18; LeNet-5模型在CNN的應(yīng)用中，文字識(shí)別系統(tǒng)所用的LeNet-5模型是非常經(jīng)典的模型。LeNet-5模型是1998年，Yann LeCun教授提出的，它是第一個(gè)成功大規(guī)模應(yīng)用在手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別問(wèn)題的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在MNIST數(shù)據(jù)集 ...

無(wú)所不能的深度學(xué)習(xí)？: 2019-06-14; 古往今來(lái)，人類一直在探求科技的極限。隨著信息技術(shù)在21世紀(jì)的爆發(fā)，數(shù)據(jù)科學(xué)與人工智能技術(shù)迎來(lái)自己的春天，尤其是以深度學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)的人工智能技術(shù)可謂是大放異彩，在諸多領(lǐng)域遠(yuǎn)勝人類，并且如人臉識(shí)別這樣的 ...

關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘中決策樹(shù)的知識(shí): 2019-05-27; 在數(shù)據(jù)挖掘中，有很多的算法是需要我們?nèi)W(xué)習(xí)的，比如決策樹(shù)算法。在數(shù)據(jù)挖掘中，決策樹(shù)能夠幫助我們解決更多的問(wèn)題。當(dāng)然，關(guān)于決策樹(shù)的概念是有很多的，所以說(shuō)我們需要多多學(xué)習(xí)多多總結(jié)，這樣才能夠?qū)W會(huì)并 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)常見(jiàn)算法的優(yōu)缺點(diǎn)之SVM和線性回歸: 2019-04-03; 在之前的文章中我們給大家介紹了很多關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的算法知識(shí)，通過(guò)這些知識(shí)我們不難發(fā)現(xiàn)每個(gè)算法都是有很多功能的，這些功能能夠更好地幫助大家理解機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)知識(shí)，在這篇文章中我們給大家介紹一下 ...

什么是支持向量機(jī)？支持向量機(jī)基本概念: 2018-08-19; 什么是支持向量機(jī)？支持向量機(jī)基本概念 SVM算法是一種學(xué)習(xí)機(jī)制，是由Vapnik提出的旨在改善傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方法的理論弱點(diǎn)，最先從最優(yōu)分類面問(wèn)題提出了支持向量機(jī)網(wǎng)絡(luò)。SVM學(xué)習(xí)算法根據(jù)有限的樣本信息 ...

我是R語(yǔ)言小白帶你建模之a(chǎn)daboost建模: 2018-08-16; 我是R語(yǔ)言小白帶你建模之a(chǎn)daboost建模今天更新我用我蹩腳的R技能寫(xiě)的一個(gè)adaboost建模的過(guò)程，代碼有參考別人的代碼再根據(jù)自己的思路做了更改。代碼一部分來(lái)自書(shū)籍《實(shí)用機(jī)器學(xué)習(xí)》，我個(gè)人特別喜歡這本書(shū) ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中的損失函數(shù): 2018-08-13; 機(jī)器學(xué)習(xí)中的損失函數(shù) 損失函數(shù)（loss function）是用來(lái)估量你模型的預(yù)測(cè)值f(x)與真實(shí)值Y的不一致程度，它是一個(gè)非負(fù)實(shí)值函數(shù),通常使用L(Y, f(x))來(lái)表示，損失函數(shù)越小，模型的魯棒性就越好。損失函數(shù)是 ...

大數(shù)據(jù)和人工智能概念全面解析: 2018-08-04; 大數(shù)據(jù)和人工智能概念全面解析一、大數(shù)據(jù)和人工智能大數(shù)據(jù)是伴隨著信息數(shù)據(jù)爆炸式增長(zhǎng)和網(wǎng)絡(luò)計(jì)算技術(shù)迅速發(fā)展而興起的一個(gè)新型概念。根據(jù)麥肯錫全球研究所的定義，大數(shù)據(jù)是一種規(guī)模大到在獲取、存儲(chǔ)、管理 ...

資源 | 一個(gè)Python特征選擇工具，助力實(shí)現(xiàn)高效機(jī)器學(xué)習(xí): 2018-07-11; 資源 | 一個(gè)Python特征選擇工具，助力實(shí)現(xiàn)高效機(jī)器學(xué)習(xí) 鑒于特征選擇在機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程中的重要性，數(shù)據(jù)科學(xué)家 William Koehrsen 近日在 GitHub 上公布了一個(gè)特征選擇器 Python 類，幫助研究者更高效地完成特征選 ...

從零開(kāi)始用Python構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò): 2018-07-04; 從零開(kāi)始用Python構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 動(dòng)機(jī)：為了更加深入的理解深度學(xué)習(xí)，我們將使用 python 語(yǔ)言從頭搭建一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而不是使用像 Tensorflow 那樣的封裝好的框架。我認(rèn)為理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)部工作原理，對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué) ...

人工智能與大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)的12個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)，你注意到了嗎？: 2018-06-14; 人工智能是近年來(lái)科技發(fā)展的重要方向，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，對(duì)數(shù)據(jù)采集、挖掘、應(yīng)用的技術(shù)越來(lái)越受到矚目。在人工智能和大數(shù)據(jù)的開(kāi)發(fā)過(guò)程中，有哪些特別需要注意的要點(diǎn)? 人工智能領(lǐng)域的算法大師、華盛 ...

幾個(gè)常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法 - 決策樹(shù)算法: 2018-06-14; 幾個(gè)常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法 - 決策樹(shù)算法 1 決策樹(shù)算法（Decision Tree）是從訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中歸納出一組分類規(guī)則的過(guò)程。實(shí)際操作中，與訓(xùn)練數(shù)據(jù)集不相矛盾的決策樹(shù)可能有多個(gè)，也可能一個(gè)都沒(méi)有；理想情況是找到一個(gè) ...

不平衡學(xué)習(xí)算法的評(píng)估指標(biāo): 2018-04-05; 不平衡學(xué)習(xí)算法的評(píng)估指標(biāo) 先來(lái)看下類不平衡的定義：對(duì)于二元分類問(wèn)題，存在類別分布不平衡的問(wèn)題，即某一類別的樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于另一類（分別稱為多數(shù)類和少數(shù)類）。具有這樣特征的二元分類數(shù)據(jù)集被稱為不平衡 ...

人工智能與大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)的12個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)，你注意到了嗎？: 2018-04-17; ...

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