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机器学习

2020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 2020 条

Uber 刘彦东：当Uber开拓送餐服务后，全世界的外卖都震惊了原创

Uber不仅能叫车，原来还能点餐。

2017-07-26 18:49:00

京东机器学习人工智能

如何选择Spark机器学习API

本文将简要介绍Spark机器学习库(Spark MLlib’s APIs)的各种机器学习算法，主要包括：统计算法、分类算法、聚类算法和协同过滤算法，以及各种算法的应用。

2017-07-26 17:25:22

机器学习 Spark API

亮出“安全智能”牌瀚思B轮融资再受关注原创

近日，瀚思科技宣布完成B轮融资，金额高达1亿元人民币，被称为2017年上半年中国安全领域企业公开披露的最高融资金额。本轮融资由国科嘉和基金和IDG资本领投，南京高科等A轮投资方继续跟投，凡卓资本担任本次融资独家财务顾问。

2017-07-25 19:48:22

融资智能安全瀚思

如何快速全面建立自己的大数据知识体系？

作者经过研发多个大数据产品，将自己形成关于大数据知识体系的干货分享出来，希望给大家能够快速建立起大数据产品的体系思路，让大家系统性学习和了解有关大数据的设计架构。

2017-07-25 17:34:54

大数据机器学习数据

ML之梯度下降算法机器学习初学者的梯度下降算法

梯度下降算法就是一个被广泛使用的优化算法, 它可以用于寻找最小化成本函数的参数值. 用中学数学的语言来描述梯度下降, 是这样的: 当函数 _ 取得最小值时, 求所对应的自变量的过程_ 此处, 就是机器要学习的参数, 就是用于参数估计的成本函数, 是关于的函数. 因此, 基本上具备中学数学知识的, 都能理解梯度下降算法.

2017-07-25 12:59:10

机器学习梯度下降算法

机器学习技术之预测性维护

本文探讨了预测性维护的不同方法，使用了不同的回归和分类算法。而且，本文一步步地展示了调整这些模型的技术。我们的最终解决方案在预测剩余使用寿命上的RMSE值是18.77，在预测后N(30)步内可能出现故障上的准确率是94%。

2017-07-25 12:09:10

机器学习预测性维护模型

深度学习：简单而有局限性的求解方式

在人工智能，特别是深度学习破解了一个又一个难题，在很多任务上达到超过人类认知水平的今天，我们距离真正的人工智能仍很遥远。本文摘自作者出版的新书《Deep Learning with Python》第九章第二节，其中简要介绍了深度学习的原理、强大能力、以及无处不在的局限性。

2017-07-25 11:22:06

深度学习求解方式人工智能

如何把业务问题变成机器学习的问题？

基于第四范式在机器学习工业应用方面的大量成功案例和经验，我们今天就来分析一下，想用机器学习提升业务价值，在搭建平台、处理数据、训练算法之前，真正要做的第一步应该是什么? 我们今天不谈技术，不谈算法，不谈平台，但是今天聊的东西却是机器学习产生价值过程中，最关键的步骤之一。

2017-07-21 13:45:48

机器学习分类器 MVP模型

人工智能与机器学习有哪些不同

人工智能早已不是一个新名词，它的发展历史已经有几十年。从80年代早期开始，当时计算机科学家设计出可以学习和模仿人类行为的算法。在学习方面，最重要的算法是神经网络，但由于模型过于强大，没有足够的数据支持，导致不是很成功。然而，在一些更具体的任务中，使用数据来适应函数的想法获得了巨大的成功，这也构成了机器学习的基础。

2017-07-21 12:52:32

人工智能机器学习神经网络

一文看懂自动驾驶中应用的机器学习算法

机器学习算法已经被广泛应用于自动驾驶各种解决方案，电控单元中的传感器数据处理大大提高了机器学习的利用率，也有一些潜在的应用，比如利用不同外部和内部的传感器的数据融合(如激光雷达、雷达、摄像头或物联网)，评估驾驶员状况或为驾驶场景分类等。

2017-07-21 10:42:27

自动驾驶应用机器学习

机器学习算法实践：决策树 (Decision Tree)

最近打算系统学习下机器学习的基础算法，避免眼高手低，决定把常用的机器学习基础算法都实现一遍以便加深印象。本文为这系列博客的第一篇，关于决策树(Decision Tree)的算法实现，文中我将对决策树种涉及到的算法进行总结并附上自己相关的实现代码。

2017-07-18 16:25:31

机器学习算法决策树

机器学习如何改变数字化企业的未来

简而言之，机器学习将实现人、业务、物三者的智能连接，孕育客户与企业之间的全新互动场景，最终催生出真正的智能公司。为了充分发挥机器学习的应用潜力，我们需要营造现代化的商业环境，但前提是企业必须了解人工智能和机器学习之间的区别。

2017-07-17 14:33:52

机器学习应用商业利益

如何把业务问题变成机器学习的问题？

基于第四范式在机器学习工业应用方面的大量成功案例和经验，我们今天就来分析一下，想用机器学习提升业务价值，在搭建平台、处理数据、训练算法之前，真正要做的第一步应该是什么? 我们今天不谈技术，不谈算法，不谈平台，但是今天聊的东西却是机器学习产生价值过程中，最关键的步骤之一。

2017-07-13 11:20:30

机器学习业务问题 MVP

人工智能、机器学习和认知计算入门指南

本文将探索 AI 的一些重要方面和它的子领域。我们首先会分析 AI 的时间线，然后深入介绍每种要素。

2017-07-13 10:50:22

人工智能机器学习认知计算

从浅层模型到深度模型：概览机器学习优化算法

学习算法一直以来是机器学习能根据数据学到知识的核心技术。而好的优化算法可以大大提高学习速度，加快算法的收敛速度和效果。该论文从浅层模型到深度模型纵览监督学习中常用的优化算法，并指出了每一种优化算法的优点及局限性，同时其还包括了一阶和二阶等各种算法的形式化表达。

2017-07-11 10:19:24

浅层模型机器学习优化算法

【WOTI】英语流利说林晖：AI在教育领域尚处初级阶段原创

由51CTO主办的WOTI2017全球创新技术峰会将于2017年7月21日拉开帷幕。峰会前期，笔者采访了本次大会的演讲嘉宾英语流利说联合创始人&首席科学家林晖先生，就人工智能在教育领域的应用，深度学习在英语流利说产品的中的实践等话题进行了深入的交流。

2017-07-11 10:16:48

人工智能 AI 深度学习

机器学习算法在自动驾驶领域的应用大盘点

将汽车内外传感器的数据进行融合，借此评估驾驶员情况、进行驾驶场景分类，都要用到机器学习。本文中，我们讲解了不同的自动驾驶算法。

2017-07-10 09:28:19

人工智能机器学习自动驾驶

机器学习算法在自动驾驶领域的应用大盘点

将汽车内外传感器的数据进行融合，借此评估驾驶员情况、进行驾驶场景分类，都要用到机器学习。本文中，我们讲解了不同的自动驾驶算法。

2017-07-07 16:52:54

机器学习人工智能自动驾驶

如何在时间紧迫情况下进行机器学习：构建标记的新闻

本文介绍了作者和他的三位朋友参加了编程马拉松，开发出了一个根据Hacker News提交的文章进行分类的分类器，紧接着作者分享了比赛过程中的一些经验。

2017-07-05 18:25:00

机器学习构建标记经验教训

利用 TensorFlow 实现上下文的 Chat-bots

本文将带你学会了如何去构建一个聊天机器人框架，一个使它能记住上下文信息的机器人，已经如何分析文本。未来的聊天机器人也都是能分析上下文语境的，这是一个大趋势。

2017-06-27 18:52:05

TensorFlow 深度学习

基于Spark的大规模机器学习在微博的应用

一直以来，微博都尝试通过机器学习来解决业务场景中遇到的各种挑战。本文为新浪微博吴磊在CCTC 2017云计算大会Spark峰会所做分享《基于Spark的大规模机器学习在微博的应用》主题的一部分，介绍微博在面对大规模机器学习的挑战时，采取的最佳实践和解决方案。

2017-06-27 15:35:02

机器学习 Spark 微博应用

机器学习入门阶段易犯的5个错误

怎样进入机器学习领域没有定式。我们的学习方式都有些许不同，学习的目标也因人而异。但一个共同的目标就是要能尽快上手。如果这也是你的目标，那么这篇文章为你列举了程序员们在通往机器学习高手道路上常见的五种错误。

2017-06-27 10:39:20

机器学习易犯错误

机器学习之用Python从零实现贝叶斯分类器

通过本教程，你将学到朴素贝叶斯算法的原理和Python版本的逐步实现。

2017-06-22 09:53:01

机器学习 Python 朴素贝叶斯

在合适的地方，机器学习带来的将是一场革命

这篇文章只是一个关于机器学习的基本介绍，更多的学习资料正变的更加普遍，在很多语言和GUIs中(目前一些最好的机器学习的资料是用Python写就的)，已经出现非常多即用型的机器学习算法和测试数据可以被用来做实验，其中包括Theano, Tensorflow, Weka甚至包括Octave和Matlab。

2017-06-20 12:00:03

机器学习人工智能

如何解决机器学习中的数据不平衡问题？

数据不平衡问题主要存在于有监督机器学习任务中。当遇到不平衡数据时，以总体分类准确率为学习目标的传统分类算法会过多地关注多数类，从而使得少数类样本的分类性能下降。绝大多数常见的机器学习算法对于不平衡数据集都不能很好地工作。本文介绍几种有效的解决数据不平衡情况下有效训练有监督算法的思路。

2017-06-16 22:14:45

机器学习数据不平衡

2017年，机器学习在Quora的五大应用场景

2015 年，Quora 的工程主席 Xavier Amatriain 非常精彩地回答了 Quora 上的一个问题：“Quora 在 2015 年将如何应用机器学习”。从那个时候开始，机器学习在 Quora 的应用得到了长足的发展。他们不仅更加深入地为已有的机器学习应用构建更大更好的模型，而且将机器学习技术应用到更多领域。

2017-06-14 19:05:51

机器学习 Quora 应用场景

“回归分析”真的算是“机器学习”吗？

是什么将“统计”从“机器学习”中分离出来的?这是一个被讨论过无数次的问题。关于这个问题的文章有很多，人们对其好坏莫衷一是。但是我发现，在“统计”和“机器学习”的争论上，人们往往会“只见森林，不见树木”。

2017-06-14 17:18:43

机器学习数据研究回归

挨踢部落技术门诊第六期

2017-06-08 14:43:00

挨踢部落坐诊第六期：机器学习如何判断突发情况？原创

挨踢部落是为核心开发者提供深度技术交流，解决开发需求，资源共享的服务社群。基于此社群，我们邀请了业界技术大咖对开发需求进行一对一突破，解除开发过程中的绊脚石。以最专业、最高效的答复为开发者解决开发难题。

2017-06-07 15:16:35

机器学习 IDEA vSphere

JavaScript中的10个机器学习示例

最近一段时间，Web 生态系统发展迅速，虽然 JavaScript 和 Node.js 在性能上仍然不及 Python 和 Java，但它们也已经强大到足以处理许多机器学习的问题。Web 开发语言非常易用，它们在这一点上受益匪浅——你只需要在 Web 浏览器运行一个 JavaScript ML 项目即可。

2017-05-27 15:21:38

JavaScript 机器学习示例

大规模机器学习的编程技术、计算模型以及Xgboost和MXNet案例

现在，机器学习的趋势从传统方法中的简单模型 + 少量数据(人工标注样本)，到简单模型 + 海量数据(比如基于逻辑回归的广告点击率预测)，再发展到现在复杂模型 + 海量数据(比如深度学习 ImageNet 图像识别，基于 DNN 的广告点击率预测)。

2017-05-23 14:00:26

机器学习编程技术计算模型

初学TensorFlow机器学习：如何实现线性回归？

在本文中，你将学习如何用回归来解决一个实际问题。你将看到，如果你想拥有最强大的预测器，TensorFlow 工具将是正确的选择。

2017-05-17 08:24:08

TensorFlow 机器学习线性回归

使用 Node.js 对文本内容分词和关键词抽取

一下内容是分词库 nodejieba 基本的使用方法，在将来我们可以利用它对众成翻译发布的译文自动分析添加相应的 tag，以为各位译者和读者提供更好的用户体验。

2017-05-16 14:28:05

Node.js 自然语言处理

机器学习决策树算法学习笔记

利用香浓熵找到信息增益最大的特征，按照信息增益最大的特征划分数据，如此反复，让无序的数据变的更加有序。使用ID3算法构建树结构。当传入一个新数据时，按照数据找到对应树节点，直到最后没有叶子节点时，完成分类。

2017-05-10 15:41:29

机器学习算法数据

入门级攻略：机器学习 VS. 深度学习

本文以浅显易懂的语言介绍了机器学习和深度学习的定义及应用，以及在源数据要求，硬件支持，特征工程、问题解决方式、执行时间及可解释性等方面的区别，对于新手入门有很大启示意义。

2017-05-10 09:26:41

机器学习深度学习

如何用 TensorFlow 教机器人作曲？秘诀原来是这样

计算机会首先把你的语音转化成文字，并且提取出关键字，转化成词向量。然后会用一些打过标签的音乐的数据，这些标签就是人类的各种情感。接着通过在这些数据上面训练一个模型，模型训练好后就可以生成符合要求关键词的音乐。

2017-05-09 15:39:33

ensorFlow 机器人机器学习

机器学习从入门到精通

本部门主要对机器学习的基本概念以及相关的方法分类进行一个概要的介绍。进行的拓展主要在于总结和科普，没有进行详细详细的展开，后续会进一步进行展开或总结。

2017-05-09 08:48:44

机器学习中容易犯下的错

在处理少量的数据时，尽量多的去尝试更多的算法是合理的，并且去选择最好的算法建立在实验成本低的情况下。但是，当我们碰到“大数据”时，就需要对数据进行前期分析，然后相应的设计建模流程。(例如预处理、建模、优化算法、评价，产品化)

2017-05-09 08:18:11

机器学习损失函数正则化

一元线性回归梯度下降算法的Octave仿真

在梯度下降算法理论篇中，曾经感叹推导过程如此苍白，如此期待仿真来给我更加直观的感觉。当我昨晚Octave仿真后，那种成就感着实难以抑制。分享一下仿真的过程和结果，并且将上篇中未理解透澈的内容补上。

2017-05-08 08:39:12

梯度算法 Octave 机器学习

干货｜在机器学习中如何应对不均衡分类问题？

在处理机器学习等数据科学问题时，经常会碰到不均衡种类分布的情况，即在样本数据中一个或多个种类的观察值明显少于其他种类的观察值的现象。在我们更关心少数类的问题时这个现象会非常突出，例如窃电问题、银行诈骗性交易、罕见病鉴定等。在这种情况下，运用常规的机器学习算法的预测模型可能会无法准确预测。这是因为机器学习算法通常是通过减少错误来增加准确性，而不考虑种类的平衡。这篇文章讲了不同的方法来解决这个不均衡分类问题，同时说明了这些方法的好处和坏处。

2017-05-05 09:30:28

机器学习不均衡分类

我是如何用机器学习技术帮助HR省时间的

搜索和阅读简历占据了招聘的大部分时间。在 HR 搜索或阅读简历时，需要根据简历名称或工作内容对简历类别进行判断，简历类别的 “区分度” 越高，HR 越容易通过搜索定位到对应的简历，也越容易甄别出简历与空缺岗位的匹配度。

2017-05-02 20:56:36

机器学习 HR 简历

一种基于机器学习的自动化鱼叉式网络钓鱼思路

机器学习在网络安全领域的应用已经有广泛研究，目前大多用于网络攻防中的“防”，但是ML也容易被黑客利用进行恶意攻击。本文将介绍一种基于机器学习的社会工程模型—自动化鱼叉式网络钓鱼。

2017-05-02 14:41:00

网络钓鱼机器学习社会工程

机器学习项目中的数据预处理与数据整理之比较

使用机器学习或深度学习技术构建分析模型并不容易。数据准备占去整个分析管道的60%到80%。市场上有各种用于数据清洗和特征工程的编程语言、框架和工具。它们之间的功能有重叠，也各有权衡。

2017-05-02 08:40:36

机器学习预处理整理

人工智能和机器学习——这些流行词你Get到了吗？

到2017年为止，最常用的流行语就是人工智能(AI)和机器学习(ML)了，但是，现在越来越明显，它们的使用范围覆盖各种领域，包括数据分析、自动驾驶、网络安全、物联网、市场营销、数字助理和所有这些一切的鼻祖——大数据。

2017-04-29 11:28:57

人工智能机器学习 AI

机器学习项目中的数据预处理与数据整理之比较

本文比较了用于数据准备的几种方法，它们分别是提取-变换-加载(extract-transform-load，ETL)批处理、流式获取(streaming ingestion)和数据整理(data wrangling)。同时借助于先进的分析技术和开源框架(如 R 、 Apache Spark 、 KNIME 、 RapidMiner )，讨论了各种不同的选择及其折中。本文还讨论了数据准备如何与可视化分析相关联，以及不同用户角色(如数据科学家或业务分析人员)应如何共同构建分析模型的最佳实践。

2017-04-29 10:16:14

机器学习数据清洗数据整理

2017年机器学习发展十大趋势预测，悲观还是现实？

每一年结束时，技术专家们总会着眼于新的十二个月，思考其熟知的技术方案将在下一阶段迎来怎样的变化趋势。在BigML公司，我们结合2016年中机器学习技术的发展与演变，尝试解析其在新一年内的未来前景。

2017-04-29 09:45:00

机器学习 AI 深度学习

面向机器智能的TensorFlow实践：产品环境中模型的部署

本文将创建一个简单的Web App，使用户能够上传一幅图像，并对其运行Inception模型，实现图像的自动分类。

2017-04-26 15:00:00

机器学习 TensorFlow 模型部署

机器学习流行趋势一览

你用过 Google Trends 吗?相当酷，输入一些关键词，然后能看到它们在谷歌中的搜索趋势变化。刚好 arxiv-sanity 论文数据库在过去 5 年内有 28303 份机器学习相关论文，所以我想，为什么不做一些类似的事情，来看看机器学习研究在过去 5 年是如何进展的?结果相当有趣，所以我想我该写篇文章分享一下。

2017-04-25 17:29:24

机器学习框架关键词

从机器学习谈起

在本篇文章中，我将对机器学习做个概要的介绍。本文的目的是能让即便完全不了解机器学习的人也能了解机器学习，并且上手相关的实践。这篇文档也算是EasyPR开发的番外篇，从这里开始，必须对机器学习了解才能进一步介绍EasyPR的内核。当然，本文也面对一般读者，不会对阅读有相关的前提要求。

2017-04-25 16:45:11

机器学习人工智能

三张图读懂机器学习：基本概念、五大流派与九种常见算法

本文通过机器学习基础的图表，介绍了机器学习的基本概念、原理、历史、未来趋势和一些常见的算法。

2017-04-24 07:54:29

机器学习算法人工智能

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