如何将机器学习应用于实际的业务问题

2020-03-02

作者 | Daniel Faggella 编译 | CDA数据分析师  自2012年以来，很容易看到风险投资，会议和与业务相关的“机器学习”查询的广泛普及-但大多数技术主管通常很难确定他们的业务可能将机 ...

为什么统计学在机器学习中如此重要？

2020-03-02

作者 | Jason Brownlee 整理 | CDA数据分析师 统计学和机器学习是两个密切相关的领域。实际上，两者之间的界限有时可能非常模糊。但是，有一些方法显然属于统计领域，不仅在机器学习项目 ...

机器学习中的线性回归，你理解了多少？

2020-02-22

作者丨algorithmia 来源 | 大数据与人工智能 机器学习中的线性回归是一种来源于经典统计学的有监督学习技术。然而，随着机器学习和深度学习的迅速兴起，因为线性（多层感知器）层的神经网络 ...

一文讲解机器学习算法中的共线性问题

2020-01-08

作者 | 宋老师 来源 | JSong的数据科学小站 多重共线性是使用线性回归算法时经常要面对的一个问题。在其他算法中，例如决策树和贝叶斯，前者的建模过程是逐步递进，每次拆分只有一个变量参 ...

《机器学习革命》A machine-learning revolution

2019-12-25

作者 | Marric Stephens 编译 | CDA数据科学研究院 上世纪中叶奠定了机器学习的基础。但是，正如Marric Stephens所发现的那样，功能日益强大的计算机（采用了过去十年改进的算法）正在推动 ...

机器学习中的分类距离

2019-12-17

作者 | 我的智慧生活 来源 | 咪付 生活中，距离通常是用于形容两个地方或两个物体之间的远近。在人工智能机器学习领域，常使用距离来衡量两个样本之间的相似度。 “物以类聚” 我 ...

机器学习中的评价指标

2019-12-17

作者 | 我的智慧生活 来源 | 咪付 在人工智能领域，机器学习的效果需要用各种指标来评价。本文将阐述机器学习中的常用性能评价指标，矢量卷积与神经网格的评价指标不包括在内。 训练与 ...

新手机器学习工程师最容易犯的6大错误

2019-12-16

作者 | Christopher Dossman 编译 | ronghuaiyang 在机器学习中，有许多方法来构建产品或解决方案，每种方法都假设不同的东西。很多时候，如何识别哪些假设是合理的并不明显。刚接触机器学 ...

机器学习背后，你不能不知道的数学核心概念

2019-12-13

作者 | SHAROON SAXENA 编译 | CDA数据分析师 Mathematics behind Machine Learning - The Core Concepts you Need to Know 介绍 “学习机器学习算法背后的数学有什么用？我 ...

人工智能为数据分析做好准备：充分利用机器学习

2019-12-12

作者 | Tessella 编译 | CDA数据分析师 将AI专有技术应用于从世界领先，最强大的科学仪器收集的庞大数据池中，可以加速科学发现的过程。强大的机器学习方法提供了从原始实验数据中提取科学 ...

Python机器学习中七种损失函数的科学指南

2019-12-11

作者 | KHYATI MAHENDRU 编译 | CDA数据分析师 损失函数实际上是我们经常使用的这些技术的核心，本文介绍了多种损失函数，他们的工作位置以及如何在Python中进行编码。 前言 首先想 ...

机器学习的数据准备：为什么它如此重要，我们应该怎么做？

2019-12-09

编码是成功的业务模型的前提。 虽然建立准确的算法和计算技能的应用是过程的一部分，但这是什么基础呢？ 从自动驾驶汽车等基于AI的大规模技术革命到构建非常简单的算法，您都需要正确格式的数据。实际上 ...

机器学习之深度学习的未来

2019-12-09

作者 | Francois Chollet 编译 | CDA数据分析师 The future of deep learning 鉴于我们对深网的工作原理，局限性以及研究现状的了解，我们能否预测中期的发展方向？这是一些纯粹的个 ...

2019全球程序员薪酬报告：软件开发比机器学习抢手，40岁后收入下滑

2019-12-09

作者 | Hired_HQ 来源 | 新智元 Hired发布了《2019 年度薪酬状况报告》。调查显示：仅有23%的计算机科学相关专业硕士/博士表示高学历为其带来高薪；54%从业者表示不会继续深造；40岁后薪资呈 ...

机器学习与深度学习核心知识点总结(二)

2019-12-03

作者 | 小小挖掘机 来源 | SIGAI 主成分分析 主成分分析是一种数据降维和去除相关性的方法，它通过线性变换将向量投影到低维空间。对向量进行投影就是对向量左乘一个矩阵，得到结果向量 ...

22道机器学习常见面试题目汇总！(附详细答案)

2019-12-03

作者 | 数据分析1480 来源 | lsxxx2011 (1) 无监督和有监督算法的区别？ 有监督学习：对具有概念标记（分类）的训练样本进行学习，以尽可能对训练样本集外的数据进行标记（分类）预测。 ...

机器学习与深度学习核心知识点总结(一)

2019-12-02

作者 | 小小挖掘机 来源 | SIGAI 数学 1.列举常用的最优化方法 梯度下降法 牛顿法， 拟牛顿法 坐标下降法 梯度下降法的改进型如AdaDelta，AdaGrad，Adam，NAG等。 ...

38个常用Python库：数值计算、可视化、机器学习等8大领域都有了

2019-11-29

作者 | 李明江 张良均 周东平 张尚佳 来源 | 大数据DT Python作为一个设计优秀的程序语言，现在已广泛应用于各种领域，依靠其强大的第三方类库，Python在各个领域都能发挥巨大的作用。 ...

机器学习工程师第一年的 12 点体会

2019-11-26

作者 | 人工智能大数据与深度学习 来源 | Datawhale 机器学习和数据科学都是广义上的术语，它们涉及超级多的领域以及知识，一位数据科学家所做的事情可能与另一位有很大的不同，机器学习工程 ...

python数据挖掘与机器学习技术入门实战

2020-04-20

本文包含了五个知识点： 2. Python数据预处理实战 4. 对鸢尾花进行分类案例实战 一、数据挖掘与机器学习技术简介 在日常生活中，数据挖掘技术应用的非常广泛。例如对于商户而言，常常需要对其 ...