在实际项目中，如何选择合适的机器学习模型

2018-08-20

在实际项目中，如何选择合适的机器学习模型 在这个文章中，我们主要面向初学者或中级数据分析师，他们对识别和应用机器学习算法都非常感兴趣，但是初学者在面对各种机器学习算法时，都会遇到一个问题是 “在实 ...

入门 | 献给新手的深度学习综述

2018-08-14

入门 | 献给新手的深度学习综述 这篇综述论文列举出了近年来深度学习的重要研究成果，从方法、架构，以及正则化、优化技术方面进行概述。这篇综述对于刚入门的深度学习新手是一份不错的参考资料，在形成基本学 ...

AI 是万能的吗？当前 AI 仍面临的难题是什么

2018-08-11

AI 是万能的吗？当前 AI 仍面临的难题是什么 谈到人工智能（特别是计算机视觉领域），大家关注的都是这一领域不断取得的进步，然而人工智能到底发展到什么程度了？AI 已经成为万能的了吗？Heuritech 的 CTO&nb ...

精准营销神器之客户画像，你值得拥有

2018-08-02

精准营销神器之客户画像，你值得拥有 现如今越来越多的用户偏爱线上交易，越来越少的人会选择去银行网点咨询，银行业要如何精准营销呢？相比传统的问卷调查，大数据金融科技可以更好地为银行赋能。 为进一步 ...

神经网络的关键是什么

2018-07-25

神经网络的关键是什么 相对于传统的线性和非线性方法，为什么神经网络会如此强大？ 当你有一个线性模型，每一个功能要么对你有帮助，要么对你有伤害，这种假设是线性模型中固有的。因此线性模型要么功能异常 ...

十分钟搞定PCA主成分分析

2018-07-09

十分钟搞定PCA主成分分析 在数据建模当中我们经常会听到一个词叫做降维，首先咱们先来唠一唠数据为啥要降维呢？最主要的原因还是在于一方面使得我们需要计算的量更少啦，想象一下一个100维的数据和一个10维数据 ...

算法太多挑花眼？教你如何选择正确的机器学习算法

2018-07-05

算法太多挑花眼？教你如何选择正确的机器学习算法 机器学习算法虽多，却没有什么普适的解决方案。决策树、随机森林、朴素贝叶斯、深度网络等等等等，是不是有时候觉得挑花了眼呢？福利来啦~本文将教你慧眼识精 ...

谈谈数据挖掘的常用方法、功能及其应用实例

2018-06-25

数到数据挖掘，大家肯定会联想到数据分析。数据挖掘与数据分析两者各有交叉，无须区分太明显，但两者侧重点不同，我们一定要根据自身特点来选择数据挖掘培训或数据分析培训。不过说到数据挖掘培训，我们还是要 ...

一个贯穿图像处理与数据挖掘的永恒问题

2018-06-18

一个贯穿图像处理与数据挖掘的永恒问题 创新对于学术研究或产业应用都具有不言而喻的重要作用，现在国家也提出了要建立创新型国家的发展战略。如果回到我们所探讨的图像处理或数据挖掘研究，细细品读其中的某些 ...

市场乱象纷纷 区块链何去何从

2018-06-16

市场乱象纷纷 区块链何去何从 随着区块链从高冷晦涩的专业术语变身为全民热议的“爆红”风口，众多嗅觉敏锐的商家正在想方设法抢占先机，以各种花式“蹭热点”借机吸金。然而，在区块链一片“繁荣”之下，也隐 ...

机器学习的第一步：先学会这6种常用算法

2018-06-15

机器学习的第一步：先学会这6种常用算法 机器学习领域不乏算法，但众多的算法中什么是最重要的?哪种是最适合您使用的?哪些又是互补的?使用选定资源的最佳顺序是什么?今天笔者就带大家一起来分析一下。 通用 ...

数据挖掘总结之分类与聚类的区别

2018-06-07

数据挖掘总结之分类与聚类的区别 分类与聚类的区别 Classification (分类)： 一个 classifier会从它得到的训练集中进行“学习”，从而具备对未知数据进行分类的能力，这种提供训练数据的过程通常叫做 sup ...

机器学习中分类与聚类的本质区别

2018-06-05

机器学习中分类与聚类的本质区别 机器学习中有两类的大问题，一个是分类，一个是聚类。 在我们的生活中，我们常常没有过多的去区分这两个概念，觉得聚类就是分类，分类也差不多就是聚类，下面，我们就具体来 ...

一文详解计算机视觉五大技术

2018-05-16

一文详解计算机视觉五大技术 目前，计算机视觉是深度学习领域最热门的研究领域之一。计算机视觉实际上是一个跨领域的交叉学科，包括计算机科学（图形、算法、理论、系统、体系结构），数学（信息检索、机器学习 ...

数据科学家需要掌握的十大统计技术详解

2018-05-15

数据科学家需要掌握的十大统计技术详解 「数据科学家比程序员擅长统计，比统计学家擅长编程。」本文介绍了数据科学家需要掌握的十大统计技术，包括线性回归、分类、重采样、降维、无监督学习等。 不管你对数 ...

大数据时代数据分析的必备技能—R数据挖掘与机器学习

2018-06-20

大数据时代数据分析的必备技能 —— ： 高级：2018年7月31-8月2日(三天)北京, 8月8-10日(三天)上海 地点北京市海淀区厂洼街3号丹龙大厦附近/上海市南京东路培训教室 费用 初级：3300元 / 2800元 ...

我是如何从物理学转行到数据科学领域

2018-05-05

我是如何从物理学转行到数据科学领域 很多人问我是如果从物理学转行到数据科学，本文讲述了关于我为什么决定成为一名数据科学家，以及我是如何追求并实现目标的。希望能够最终鼓励更多的人追求自己的梦想。让 ...

面试了8家公司，他们问了我这些机器学习题目......

2018-05-04

面试了8家公司，他们问了我这些机器学习题目...... 今年年初以来，作者一直在印度找数据科学、机器学习以及深度学习领域的工作。在找工作的这三十四天里，他面试了8到10家公司，其中也包括初创公司、基于服务 ...

数据挖掘的常用方法、功能和一个聚类分析应用案例

2018-04-20

数据挖掘的常用方法、功能和一个聚类分析应用案例 一、数据挖掘的常用方法 利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等，它们分别从不同 ...

spark机器学习-聚类

2018-04-05

spark机器学习-聚类 聚类算法是一种无监督学习任务，用于将对象分到具有高度相似性的聚类中，聚类算法的思想简单的说就是物以类聚的思想，相同性质的点在空间中表现的较为紧密和接近，主要用于数据探索与异常 ...