特征工程是什么？常用的方法有哪些？

2020-07-07

“数据决定了机器学习的上限，而算法只是尽可能逼近这个上限”，这里的数据指的就是经过特征工程得到的数据。特征工程指的是把原始数据转变为模型的训练数据的过程，它的目的就是获取更好的训练数据特征，使得机器 ...

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 ...

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。 ...

AI时代的稀缺人才：全面剖析数据科学家成长的4个阶段

2019-11-12

作者 | 彭鸿涛 张宗耀 来源 | 大数据DT 一次偶然的机会，有一位正在深造机器学习方面学位的朋友问了笔者一个问题：如何成为一名合格的数据科学家？ 这个问题回答起来亦简亦难。简单回答 ...

用11个事实为8岁女儿解读深度学习

2019-08-28

作者 | Jean-Louis Queguiner 来源 | 机器之心 「神经网络就像数数一样简单」，「卷积层只是一个蝙蝠信号灯」……在本文中，一位奶爸从手写数字识别入手，用这样简单的语言向自己 8 岁的女 ...

使用机器学习算法来构建智能聊天机器人

2019-07-15

翻译 | CDA数据分析研究院，转载需授权 原文 | https://blog.statsbot.co/chatbots-machine-learning-e83698b1a91e 你是否曾与苹果的Siri，亚马逊的Alexa，微软的Cortana或其他助手交谈以设 ...

深度学习之卷积神经网络经典模型

2019-06-18

LeNet-5模型 在CNN的应用中，文字识别系统所用的LeNet-5模型是非常经典的模型。LeNet-5模型是1998年，Yann LeCun教授提出的，它是第一个成功大规模应用在手写数字识别问题的卷积神经网络，在MNIST数据集 ...

无所不能的深度学习？

2019-06-14

古往今来，人类一直在探求科技的极限。随着信息技术在21世纪的爆发，数据科学与人工智能技术迎来自己的春天，尤其是以深度学习为基础的人工智能技术可谓是大放异彩，在诸多领域远胜人类，并且如人脸识别这样的 ...

关于数据挖掘中决策树的知识

2019-05-27

在数据挖掘中，有很多的算法是需要我们去学习的，比如决策树算法。在数据挖掘中，决策树能够帮助我们解决更多的问题。当然，关于决策树的概念是有很多的，所以说我们需要多多学习多多总结，这样才能够学会并 ...

机器学习常见算法的优缺点之SVM和线性回归

2019-04-03

在之前的文章中我们给大家介绍了很多关于机器学习的算法知识，通过这些知识我们不难发现每个算法都是有很多功能的，这些功能能够更好地帮助大家理解机器学习的相关知识，在这篇文章中我们给大家介绍一下 ...

什么是支持向量机？支持向量机基本概念

2018-08-19

什么是支持向量机？支持向量机基本概念 SVM算法是一种学习机制，是由Vapnik提出的旨在改善传统神经网络学习方法的理论弱点，最先从最优分类面问题提出了支持向量机网络。SVM学习算法根据有限的样本信息 ...

我是R语言小白带你建模之adaboost建模

2018-08-16

我是R语言小白带你建模之adaboost建模 今天更新我用我蹩脚的R技能写的一个adaboost建模的过程，代码有参考别人的代码再根据自己的思路做了更改。代码一部分来自书籍《实用机器学习》，我个人特别喜欢这本书 ...

机器学习中的损失函数

2018-08-13

机器学习中的损失函数 损失函数（loss function）是用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。损失函数是 ...

大数据和人工智能概念全面解析

2018-08-04

大数据和人工智能概念全面解析 一、大数据和人工智能 大数据是伴随着信息数据爆炸式增长和网络计算技术迅速发展而兴起的一个新型概念。根据麦肯锡全球研究所的定义，大数据是一种规模大到在获取、存储、管理 ...

资源 | 一个Python特征选择工具，助力实现高效机器学习

2018-07-11

资源 | 一个Python特征选择工具，助力实现高效机器学习 鉴于特征选择在机器学习过程中的重要性，数据科学家 William Koehrsen 近日在 GitHub 上公布了一个特征选择器 Python 类，帮助研究者更高效地完成特征选 ...

从零开始用Python构建神经网络

2018-07-04

从零开始用Python构建神经网络 动机：为了更加深入的理解深度学习，我们将使用 python 语言从头搭建一个神经网络，而不是使用像 Tensorflow 那样的封装好的框架。我认为理解神经网络的内部工作原理，对数据科学 ...

人工智能与大数据开发的12个关键点，你注意到了吗？

2018-06-14

人工智能是近年来科技发展的重要方向，在大数据时代，对数据采集、挖掘、应用的技术越来越受到瞩目。在人工智能和大数据的开发过程中，有哪些特别需要注意的要点? 人工智能领域的算法大师、华盛 ...

几个常用机器学习算法 - 决策树算法

2018-06-14

几个常用机器学习算法 - 决策树算法 1 决策树算法（Decision Tree）是从训练数据集中归纳出一组分类规则的过程。 实际操作中，与训练数据集不相矛盾的决策树可能有多个，也可能一个都没有；理想情况是找到一个 ...

不平衡学习算法的评估指标

2018-04-05

不平衡学习算法的评估指标 先来看下类不平衡的定义：对于二元分类问题，存在类别分布不平衡的问题，即某一类别的样本数量远远多于另一类（分别称为多数类和少数类）。具有这样特征的二元分类数据集被称为不平衡 ...

人工智能与大数据开发的12个关键点，你注意到了吗？

2018-04-17

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