机器学习及大数据相关面试的职责和面试问题

2017-06-06

机器学习及大数据相关面试的职责和面试问题 各个企业对这类岗位的命名可能有所不同，比如推荐算法/数据挖掘/自然语言处理/机器学习算法工程师，或简称算法工程师，还有的称为搜索/推荐算法工程师，甚至有的并入 ...

Python机器学习实战：信用卡欺诈检测

2017-06-05

Python机器学习实战：信用卡欺诈检测 故事背景：原始数据为个人交易记录，但是考虑数据本身的隐私性，已经对原始数据进行了类似PCA的处理，现在已经把特征数据提取好了，接下来的目的就是如何建立模型使得检测 ...

关于如何解释机器学习的一些方法

2017-05-20

关于如何解释机器学习的一些方法 到现在你可能听说过种种奇闻轶事，比如机器学习算法通过利用大数据能够预测某位慈善家是否会捐款给基金会啦，预测一个在新生儿重症病房的婴儿是否会罹患败血症啦，或者预测一位 ...

利用Python,四步掌握机器学习

2017-05-18

利用Python,四步掌握机器学习 为了理解和应用机器学习技术，你需要学习 Python 或者 R。这两者都是与 C、Java、PHP 相类似的编程语言。但是，因为 Python 与 R 都比较年轻，而且更加“远离”CPU，所以它们显得 ...

入门级攻略：机器学习 VS. 深度学习

2017-05-16

入门级攻略：机器学习 VS. 深度学习 机器学习和深度学习现在很火，你会发现突然间很多人都在谈论它们。如下图所示，机器学习和深度学习的趋势对比（来自Google trend，纵轴表示搜索热度）： 本文将会以 ...

为什么机器学习的框架都偏向于Python

2017-05-13

为什么机器学习的框架都偏向于Python 总结：好写、支持全面、好调、速度不慢。 1.Python是解释语言，这让写程序方便不只一点。举例来说，在C等编译语言里写一个矩阵乘法，需要自己分配操作数（矩阵）的内存 ...

机器学习的道、法、术、势、器

2017-05-13

机器学习的道、法、术、势、器 “道、法、术、器”出于老子的《道德经》，后人又加了一个“势”，并且也有了不同的排列。很多人习惯用“道、法、术、势、器”的顺序，原因很简单：道以明向、法以立本、术以立策 ...

大数据分析报告：大数据+机器学习将成为大部分企业的标配

2017-05-13

大数据分析报告：大数据+机器学习将成为大部分企业的标配 一、什么是大数据？ 数据已经被使用了十几年了，比如它们总是被用于各种分析，所以为什么说是「大数据」呢？主要是因为我们现在可用数据的数据量（V ...

机器学习中的范数规则化之 L0、L1与L2范数

2017-05-11

机器学习中的范数规则化之 L0、L1与L2范数 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题：过拟合与规则化。我们先简单的来理解下常用的L0、L1、L2和核范数规则化。最后聊下规则化项参数的选择问题。这里因为篇 ...

机器学习项目中的数据预处理与数据整理之比较

2017-05-10

机器学习项目中的数据预处理与数据整理之比较 要点 在常见的机器学习/深度学习项目里，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 ...

三张图读懂机器学习:基本概念、五大流派与九种常见算法

2017-05-09

三张图读懂机器学习:基本概念、五大流派与九种常见算法 机器学习正在进步，我们似乎正在不断接近我们心中的人工智能目标。语音识别、图像检测、机器翻译、风格迁移等技术已经在我们的实际生活中开始得到了应用 ...

模式识别和机器学习、数据挖掘的区别与联系

2017-05-05

模式识别和机器学习、数据挖掘的区别与联系 （一）模式识别的诞生与人工智能 自动控制起始是从工业革命之后，人们就希望设计出减少人工干预，能自己进行调节(regulate)的机器，工程领域开始想出了根轨迹等等 ...

机器学习:形如抛物线的散点图在python和R中的非线性回归拟合方法

2017-04-28

机器学习:形如抛物线的散点图在python和R中的非线性回归拟合方法 对于样本数据的散点图形如函数y=ax2+bx+c的图像的数据， 在python中的拟合过程为： ##最小二乘法 import numpy as np import scipy as sp impor ...

简单易学的机器学习算法—Rosenblatt感知机

2017-04-03

简单易学的机器学习算法—Rosenblatt感知机 一、感知机的概念     感知机是一种二类分类的线性模型，输入实例的特征向量，输出为实例的类别，即+1或者-1。感知机模型是神经网络和支持向量机的基 ...

从模型选择到超参调整，六步教你如何为机器学习项目选择算法

2017-04-01

从模型选择到超参调整，六步教你如何为机器学习项目选择算法 随着机器学习的进一步火热，越来越多的算法已经可以用在许多任务的执行上，并且表现出色。 但是动手之前到底哪个算法可以解决我们特定的实际问 ...

简单易学的机器学习算法—谱聚类(Spectal Clustering)

2017-03-28

简单易学的机器学习算法—谱聚类(Spectal Clustering) 一、复杂网络中的一些基本概念 1、复杂网络的表示 在复杂网络的表示中，复杂网络可以建模成一个图，其中，V表示网络中的节点的集合，E表示的是连 ...

简单易学的机器学习算法—AdaBoost

2017-03-28

简单易学的机器学习算法—AdaBoost 一、集成方法(Ensemble Method) 集成方法主要包括Bagging和Boosting两种方法，随机森林算法是基于Bagging思想的机器学习算法，在Bagging方法中，主要通过对训练数据集 ...

简单易学的机器学习算法—集成方法(Ensemble Method)

2017-03-28

简单易学的机器学习算法—集成方法(Ensemble Method) 一、集成学习方法的思想 前面介绍了一系列的算法，每个算法有不同的适用范围，例如有处理线性可分问题的，有处理线性不可分问题。在现实世界的生活中， ...

简单易学的机器学习算法—Gibbs采样

2017-03-27

简单易学的机器学习算法—Gibbs采样 一、Gibbs采样概述 前面介绍的Metropolis-Hastings采样为从指定分布中进行采样提供了一个统一的框架，但是采样的效率依赖于指定的分布的选择，若是选择的不好，会使得接受率 ...

机器学习算法与Python实践之（四）支持向量机（SVM）实现

2017-03-26

机器学习算法与Python实践之（四）支持向量机（SVM）实现 八、SVM的实现之SMO算法 终于到SVM的实现部分了。那么神奇和有效的东西还得回归到实现才可以展示其强大的功力。SVM有效而且存在很高效的训练算法， ...