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机器学习

2029内容

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涵盖机器学习相关算法知识、开发工具、解决方案与应用场景。

共 2029 条

机器学习之决策树与随机森林模型

决策树，是机器学习中一种非常常见的分类方法，也可以说是所有算法中最直观也最好理解的算法。

2017-10-18 14:11:20

机器学习决策树随机森林

数据科学面临的共同挑战有哪些？

随着我们进入2017年下半年，是时候看看那些使用数据科学和机器学习的公司面临的共同挑战。假设你的公司已经在大规模收集数据，需要用到分析工具，而且你已经认识到数据科学可以发挥重大作用(包括改善决策或企业经营、增加收入等等)，并进行了优先排序。收集数据和识别感兴趣的问题并非小事，但假设你已经在这些方面起了个好头，那么还剩下哪些挑战呢

2017-10-18 11:48:31

数据科学机器学习数据处理

每个人都应该知道的3种机器学习算法

假设有一些跟数据相关的难题需要你去解决。之前你已经听过机器学习算法的厉害之处了，因此你自己也想借此机会尝试一番，但是你在这个领域并没有经验或知识。于是你开始用谷歌搜索一些术语，比如“机器学习模型”和“机器学习方法”，但一段时间后，你发现自己在不同算法之间已经完全迷失了......

2017-10-18 11:32:44

机器学习无监督学习监督学习

关于机器学习，新手工程师常犯的6大错误

本文列出的错误并不是全部，只是想刺激读者思考你的解决方案中可能隐藏哪些细微问题。要想获取好的结果，按照流程工作很重要，并且仔细检查确保不犯常见错误。

2017-10-17 14:48:08

机器学习新手工程师常犯错误

谷歌AutoML人工智能系统已可创建优于人类的机器学习代码

谷歌 AutoML 系统最近出产了一系列机器学习代码，其效率甚至比研究人员自身还要高。显然，这是对“人类优越论”的又一次打击，因为机器人“学生”们已经成为了“自我复制”的大师。

2017-10-17 14:35:50

机器学习算法实践-Platt SMO和遗传算法优化SVM

本文在之前简化版SMO算法的基础上实现了使用启发式选取α对的方式的Platt SMO算法来优化SVM。另外由于最近自己也实现了一个遗传算法框架GAFT，便也尝试使用遗传算法对于SVM的原始形式进行了优化。

2017-10-17 14:25:56

机器学习算法优化

快开门，机器人老师来上课了

计算机和人展开了为期四天的人机大战。这一次，对垒的双方不再是李世乭和阿尔法狗，而是教师和人工智能教学机器人——准确地说，是“智适应”教学系统。而比拼的项目也不再是围棋，而是“教书育人”。

2017-10-16 13:22:10

链家冯扬：数据与机器学习在房产行业中大放异彩原创

构建基于数据和机器学习的经纪人管理系统，其出发点是通过利用大数据和算法的能力，辅助管理者进行判断和决策，提升对房产经纪人的管理水平和效率。

2017-10-16 10:33:13

数据机器学习房产

从变量到封装：一文带你为机器学习打下坚实的Python基础

Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。Python 的设计具有很强的可读性，相比其他语言经常使用英文关键字，其他语言的一些标点符号，它具有比其他语言更有特色语法结构。

2017-10-16 09:19:15

机器学习 Python 变量到封装

机器学习将是物联网发展不可或缺的未来式

无论是激发人类的创造力，超越人类的效率，还是为更新的技术突破和重塑物联网铺平道路，机器学习无疑是推动物联网进入21世纪的超级燃料。那么机器学习的三大方式是什么，又将如何推动物联网的发展呢?

2017-10-16 00:34:09

机器学习物联网算法

与机器人做同事，是一种怎样的体验

与大批机器人一起共事，在美国的一家公司里，已是习以为常的事。在这里，一名员工能拥有数位机器人助手，大量重复的工作被分担掉了。

2017-10-15 10:39:06

如何在iPhone上建立第一个机器学习模型

读完这篇文章，大家将会了解Apple CoreML是什么以及为何它势头正猛。我们也将通过开发一款iPhone上的垃圾短信分类app来与大家一起一探CoreML的实现细节。

2017-10-13 15:59:24

iPhone 机器学习 iOS

猫眼电影李明辉：机器学习在票房预估中的实战原创

高风险且投资回报率难以预测，很多时候大投入未必有大产出。在电影票房方面，预测工具的缺失，导致电影票房预测处于一个真空地带。

2017-10-12 23:20:06

机器学习票房预估实战

5分钟教你玩转 sklearn 机器学习（上）

这是一篇很难写的文章，因为我希望这篇文章能对大家有所帮助。我不会给大家介绍机器学习，数据挖掘的行业背景，也不会具体介绍逻辑回归，SVM，GBDT，神经网络等学习算法的理论依据和数学推导，本文更多的是在流程化上帮助大家快速的入门机器学习和数据建模。

2017-10-11 15:17:42

sklearn 机器学习 pandas

机器学习是如何运作的？谷歌用这个小实验来告诉你

说到机器学习（Machine Learning），你或许已经听过一两个有关的项目。但想要理解它是怎么运作的，最好还是亲自去体验一番。近日，Google 推出了一个名叫“Teachable Machine”的浏览器内小实验项目。

2017-10-11 09:41:03

大规模机器学习系统中的No Free Lunch

企业机器学习应用系统中的核心模型训练系统有着什么样的设计和优化的考虑?与教科书中的机器学习应用相比，企业实际的机器学习应用中有哪些容易被人忽略的陷阱?涂威威对此作了经验分享，同时给出了一些可供参考的解决方案。

2017-10-09 16:51:34

机器学习 No Free Lun

未来 3~5 年，哪个方向的机器学习人才最紧缺？

既然已经身在工业界，那么我就谈谈工业界未来几年需要什么样的机器学习人才。不谈学术界主要还是因为大部分人最终不会从事研究，而会奋斗在应用领域。相较而言，工业界对人才的需求更加保守，这和学术界不同。

2017-10-09 13:20:13

机器学习未来方向人才紧缺

Kaggle机器学习之模型融合（stacking）心得

本文适用于被stacking折磨的死去活来的新手，在网上为数不多的stacking内容里，我已经假设你早已经看过了上述所提到的那几篇有用的文章了。我希望下面的内容能成为，你在学习stacking的曲折道路上的一个小火把，给你提供一些微弱的光亮。

2017-10-09 12:55:29

机器学习 Kaggle Stacking

解决机器学习问题有通法！看这一篇就够了！

一个中等水平的数据科学家每天都要处理大量的数据。一些人说超过60%到70%的时间都用于数据清理、数据处理及格式转化，以便于在之后应用机器学习模型。这篇文章的重点便在后者—— 应用机器学习模型（包括预处理的阶段）。

2017-10-04 06:36:55

机器学习 python 数据

如何看待「机器学习不需要数学，很多算法封装好了，调个包就行」这种说法？

大部分机器学习从业者不需要过度的把时间精力放在数学上，而该用于熟悉不同算法的应用场景和掌握一些调参技巧。好的数学基础可以使你的模型简洁高效，但绝非必要的先决条件。

2017-09-27 14:50:28

机器学习数学算法

保序回归：一种可以使资源利用率最大化的算法

当前IT行业虚拟化比较流行，使用这种方式，找到合适的判断参数，就可以使用此算法使资源得到最大程度的合理利用。

2017-09-27 11:04:03

保序回归资源算法

资源 | 8张思维导图帮你梳理深度学习&机器学习多个知识点

本文是对作者@Daniel Martinez(https://twitter.com/danielmartinezf)在GitHub上的开源项目介绍，作者通过思维导图对深度学习和机器学习中的一些重点和架构进行了梳理。

2017-09-26 13:52:52

深度学习机器学习思维导图

cnBeta推出三款新机器学习工具帮助开发者打造AI应用

据 TechCrunch 网站北京时间 9 月 25 日报道，与众多竞争对手一样，微软近年来也开始专注于机器学习技术，这一战略重心在今天的微软 Ignite 技术大会上体现得淋漓尽致。

2017-09-26 11:25:00

识别王者英雄 – 一个PM的机器学习入门之旅

上个月开始从原理层面了解机器学习，选了一本在线电子书《Neural Networks and Deep Learning》作为教材，事实证明该书实在不错，让一个毫无神经网络、机器学习背景知识的 PM 很快就读懂了其中的基本原理。

2017-09-25 15:30:21

机器学习入门

金融、视觉领域外，AI也成为游戏开发的颠覆性技术

“游戏开发”是一项非常复杂的任务，并且需要耗费大量的人力资源。图形艺术家、故事叙述者和软件工程师需要共同努力，才能打造出比较好的游戏环境、游戏情节和人物角色行为。

2017-09-21 14:07:57

AI 机器学习游戏开发

学习机器学习前，你首先要掌握这些概率论基础知识

机器学习中有很多十分重要的核心基础概念，掌握这些概念对我们进行机器学习和数据科学的相关工作十分重要，可以帮助我们发现一些以往容易被忽视的新线索。那么其中很重要的一个就是——概率。

2017-09-21 12:15:36

机器学习概率学习

为什么谷歌总是要逼 AI 搞艺术？

提到谷歌的人工智能，大家想到的大多是会下棋的阿尔法狗和Waymo无人车。可要我说，谷歌对于教人工智能画画这件事，好像有种特别的执念。

2017-09-20 16:22:35

从贝叶斯定理到概率分布：综述概率论基本定义

本文从最基础的概率论到各种概率分布全面梳理了基本的概率知识与概念，这些概念可能会帮助我们了解机器学习或开拓视野。

2017-09-20 13:13:30

贝叶斯定理概率分布

解决机器学习问题有通法！看这一篇就够了

这篇文章的重点便在后者—— 应用机器学习模型（包括预处理的阶段）。此文讨论到的内容来源于我参加的过的数百次的机器学习竞赛。请大家注意这里讨论的方法是大体上适用的，当然还有很多被专业人士使用的非常复杂的方法。

2017-09-19 14:36:34

化解谷歌AI霸权的另一种思路？开发平台的生态围剿

无论是学界还是巨头，都只能给出规则和参考，以及一小部分示例性应用，而最终让人工智能落地产生价值的，只能是成千上万脑中闪过鬼点子的开发者。

2017-09-19 14:21:37

解决机器学习问题有通法！看这一篇就够了

一个中等水平的数据科学家每天都要处理大量的数据。一些人说超过60%到70%的时间都用于数据清理、数据处理及格式转化，以便于在之后应用机器学习模型。

2017-09-18 20:07:56

数据科学机器学习 python

Docker Compose + GPU + TensorFlow 所产生的奇妙火花

Docker 有很多优势，但是在数据科学和深度学习方面，使用 Docker 也存在一些阻碍。本文介绍了一系列 Docker 实用工具，以及 GPU-ready 样板文件，让我们看看 Docker Compose + GPU + TensorFlow 能产生什么奇特效果吧。

2017-09-18 13:40:42

Docker Comp GPU TensorFlow

Python赶超R语言，成为数据科学、机器学习平台中最热门的语言？

近日，kdnuggets做了一个关于数据科学、机器学习语言使用情况的问卷调查，他们分析了954个回答，得出结论——Python已经打败R语言，成为分析、数据科学和机器学习平台中使用频率最高的语言。

2017-09-15 09:34:51

R语言 Python 机器学习

机器学习K-means算法在Python中的实现

K-means是机器学习中一个比较常用的算法，属于无监督学习算法，其常被用于数据的聚类，只需为它指定簇的数量即可自动将数据聚合到多类中，相同簇中的数据相似度较高，不同簇中数据相似度较低。

2017-09-12 16:57:43

机器学习 K-means算法 Python

TensorFlow产品经理：机器学习如何改变未来十年的软硬件？

像TensorFlow这样的图计算和深度学习库是未来计算行业发展背后的主要驱动力，这推动我们去重新审视系统架构：从硬件到编译器再到更高级的程序语言和设计规范。

2017-09-12 14:59:27

机器学习 TensorFlow 软硬件

和传统模式说再见，看机器学习如何走向深度学习？

传统的机器学习模式仍在支撑着大多数AI的应用，而不是深度神经网络。工程师仍然用传统工具来处理机器学习，但是这并不起作用：采用数据建模的流水线最终由零散、不兼容的片段构成。这种情况在逐渐变化，因为大型科技公司正在研发具有端到端功能的特定机器学习平台。

2017-09-12 14:00:10

机器学习深度学习人工智能

京东郑志彤：如何利用机器学习优化数亿条商品数据原创

51CTO WOTI峰会后，记者采访了京东商城基础平台部首席研究员郑志彤，他为大家介绍机器学习在电商领域的场景化应用。

2017-09-06 16:44:00

机器学习京东深度学习

在Airbnb使用机器学习预测房源的价格

在本文中，我将介绍这些工具是如何协同运作来加快建模速度，从而降低开发 LTV 模型(预测 Airbnb 民宿价格)总体成本的。

2017-09-06 16:40:51

机器学习 Airbnb 预测房价

有助于你掌握机器学习的十三个框架

这里有十来个新鲜出炉的机器学习框架，既有初次露面的，也有重新修改过的。这些工具被大众所注意，或是因为其出处，或是因为以新颖的简单方法处理问题，或是解决了机器学习中的某个特定难题，或者是上述的所有原因。

2017-09-06 15:53:55

机器学习人工智能框架

机器学习从抬脚到趴倒在门槛

今天呢，跟大家分享分享目前机器学习的历程吧，我到现在都没觉得我入门了机器学习，所以也没有什么所谓的经验啊，成功实践啊，没有。

2017-09-05 15:29:51

机器学习人工智能 AI

关于Quora是如何使用机器学习的?

2015年，公司的工程副总裁Xavier Amatriain，关于如何在Quora上使用机器学习给了一个很好的答案。从那时起，在Quora上使用机器学习发展的越来越快，我们不仅为现有的机器学习应用程序开发了更大更好的模型，而且还扩展了我们使用机器学习的领域。

2017-09-04 11:06:40

机器学习 Quora

关于机器学习的傻瓜式指南

我通过尝试Amazon的机器学习功能迈出了我的第一步，因而我认为自己是一个2级新手。在本文中，我会尝试向你 — 1级新手 — 展示如何迈出第一步，并切实地感受什么是机器学习。

2017-09-04 09:21:11

机器学习傻瓜指南

关于机器学习与比特币的示例

本系列教程中讲到的ump裁判系统是abupy中通过机器学习技术对回测结果进行学习，反向指导决策新的交易是否拦截的实际应用，本节讲解机器学习在量化领域很有作用的另一个方向：阀值的估计，因为无论是编写选股策略，择时策略还是任何涉及决策的代码模型中都离不开阀值。

2017-08-31 11:09:48

机器学习比特币

机器学习教材中的7大经典问题

有时我们会发现，在实际工作中，应该怎么做和教科书讲的结论相矛盾，这时候要怎么办呢?难道教科书中的结论出错了?事实上，有时确实如此。所以今天我就想和大家分享一下机器学习教材中的一些经典问题，希望对大家今后的工作和学习有所帮助。

2017-08-29 13:29:44

机器学习神经网络决策树

如何开始使用Java机器学习

本文我们会做一个java的机器学习的主要框架的快速概述，并证明Java机器学习是多么容易上手，不需要你另起炉灶或者从头开始创建算法。

2017-08-25 14:29:43

机器学习 Java

你需了解的机器学习算法、如何开发机器学习模型？

创建一个优秀的机器学习模型跟创建其他产品是一样的：首先从构思开始，把要解决的问题和一些潜在的解决方案放在一起考虑。一旦有了明确的方向，就可以对解决方案进行原型化，然后对它进行测试以确定是否满足需求，不妨看看本文是如何一步一步实现的。

2017-08-25 14:05:01

机器学习算法模型

分布式机器学习平台大比拼：Spark、PMLS、TensorFlow、MXNet

本论文从分布式系统的角度开展针对当前一些机器学习平台的研究，综述了这些平台所使用的架构设计，对这些平台在通信和控制上的瓶颈、容错性和开发难度进行分析和对比，并对分布式机器学习平台的未来研究工作提出了一些建议。

2017-08-22 17:55:35

机器学习 Spark TensorFlow

除了深度学习，机器翻译还需要啥？

对于致力于机器翻译/人工智能的同行，希望这篇文章，可以引起大家的一些思考。本文观点不一定正确。但是在密切跟进深度学习最新成果的今天，也许我们也应该适当低头想想，我们还缺什么，在可见的成果收割之后，还可以做些什么。

2017-08-21 16:00:14

机器学习机器翻译

带着问题学Machine Learning：什么是机器学习

机器学习就是让计算机有像人一样的学习能力的技术，是从数据中寻找有用的知识的数据挖掘技术。

2017-08-17 13:26:34

机器学习监督学习强化学习

美丽联合业务升级下的机器学习应用

通常机器学习在电商领域有三大应用，推荐、搜索、广告，这次我们聊聊三个领域里都会涉及到的商品排序问题。从业务角度，一般是在一个召回的商品集合里，通过对商品排序，追求GMV或者点击量最大化。进一步讲，就是基于一个目标，如何让流量的利用效率最高。很自然的，如果我们可以准确预估每个商品的GMV转化率或者点击率，就可以最大化利用流量，从而收益最大。

2017-08-14 17:00:21

机器学习电商应用

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