Python是机器学习项目中最流行的语言，这点是毋庸置疑的。虽然像R语言、C++和Julia这样的程序语言有其特有的使用群体与用例，使它们经久不衰，但Python仍是使用最广泛的语言，并用于每个主要的机器学习框架中。然而，你能想象?在Cortex代码库中，

有这么一个好用又前卫的机器学习模型，然而因其复杂性，它常常被人们所忽视，居于“小众行列”。“保序”源于希腊语词根iso和tonos。保序回归是一种形式自由、广泛用于预测观察序列的线性模型。然而，保序回归及类似模型之间存在差异。保序回归因子应用了一种叫做“排

秋招变夏招，还没准备好？Datawhale团队成员offer收割机牵头，带领14名成员历时2个月，整理了一份机器学习算法工程师求职面经：Daily-interview。一份小而美的面经助您备战秋招，夏天来了，offer还会远吗？金三银四的实习求职季已过，不

在数据科学界，业务能力强的员工很难招到，毋庸置疑，“全能型”选手在机器学习、统计学和分析学方面都是大师。如今，数据科学界比较青睐一些花哨的东西，会一点人工智能和机器学习在人才市场中非常抢手。别想着让分析师去学统计学或者机器学习的技能，先鼓励他们在自己的领域

人工智能最流行的应用之一是机器学习，它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。本文我们便为大家分享了一些我们每天使用的机器学习的例子，可能有的应用中你都不知道它们是由机器学习驱动的。这虽然有助于防止交通堵塞，并进行拥堵分析，但问题在于配备GPS的汽

从学sklearn时，除了算法的坎要过，还得学习matplotlib可视化，对我的实践应用而言，可视化更重要一些，然而matplotlib的易用性和美观性确实不敢恭维。陆续使用过plotly、seaborn，最终定格在了Bokeh，因为它可以与Flask完

本周，HBO热门美剧《权力的游戏》终章第八季终于在万众瞩目的中回归了。而参加德国慕尼黑工业大学——计算机科学研讨会的学生们早就开始了一项不同寻常的科学任务：预测剧中哪个角色最有机会坐在梦寐以求的铁王座。慕尼黑工业大学的学生们开发了一个应用程序，在网上搜索关

一张表最多二维，复数的表构成了更高的维度。

然而，更大的数据池/仓库并不一定有助于模型学习到更深刻的见解。随着研究的进行，人们对大数据的炒作逐渐在减弱。云计算、Hadoop及其变种已经能够解决一些大数据的问题。这种盲目追求“大”的做法，在基础设施和人力资源方面产生了巨大的、且本可避免的成本。

如前所述如果模型具有足够的数据，但因不够复杂而无法捕捉基本关系，则会出现偏差。这样一来，模型一直会系统地错误表示数据，从而导致预测精度低。这种现象叫做欠拟合。简单来说，如果模型不适当，就会出现偏差。或者，我们可能有本质上是多项式的连续数据，但模型只能表示线

2018年对于自然语言处理是很有意义的一年，见证了许多新的研究方向和尖端成果。Elvis Saravia 是计算语言学专家，也是2019 计算语言学会年度大会北美分部的项目委员之一。他总结了2018年 NLP 的重要进展，包括增强学习、情感分析和深度学习等

所谓简单线性回归，其实就是自变量只有一个条件情况下的线性回归问题，是线性回归问题中最简单的一种了，这种问题在生活中也经常能简单，本文就用一个简单的例子来讲解简单线性回归。

作用深度神经网络引入非线性单元，使训练问题不再是一个凸优化问题，虽然我们很难得到最优解，但是可以通过梯度下降去寻找局部最小值。增强模型的拟合能力，理论上只要有足够的神经元，一层隐藏层就可以表达任意函数。非饱和性：当激活函数满足如下要求，称为右饱和：当激活函

梯度下降法不是一个机器学习算法，而是一种基于搜索的最优化方法，用于最小化一个效用函数。简单理解梯度下降法假设存在一个只有一个参数 $\theta$ 的损失函数 $J$，想找到最小极值处的 $\theta$，如图所示：。借助于损失函数 $J$ 在 $\the

为了调整权重，我们需要设置一个“学习率”。这里选择用0.1表示学习率，也可以用其他值表示学习率，就像阈值的设置一样。对数据集的一次完整遍历称为“epoch”。因为数据集有3行，我们需要3次迭代才能完成1个epoch。与阈值和学习率一样，epoch的数量是一

使用机器学习进行客户管理，我们可以得到客户360度全方位的视图。本文以SAP Cloud for Customer的客户管理应用为例，介绍机器学习是如何同传统的客户管理应用进行集成的。打开SAP C4C的客户中心，在客户列表里选中任意一个客户，能在右边看到

机器学习算法简介有两种方法可以对你现在遇到的所有机器学习算法进行分类。第一种算法分组是学习风格的。第二种算法分组是通过形式或功能相似。但是，我们将重点关注通过相似性对算法进行分组。基本上，在监督机器学习中，输入数据被称为训练数据，并且具有已知的标签或结果，

前言近两年人工智能，机器学习等各种概念漫天飞舞，那人工智能，机器学习，深度学习这些名词之间是什么关系呢？如果用三个同心圆来解释的话，人工智能是最大的圆，机器学习是中间的圆，深度学习是最小的圆。机器学习是实现人工智能的一种手段深度学习是实现机器学习的一种技术

譬如：支付宝需要对用户的身份证信息进行审核，1688需要对卖家的营业执照进行审核。此外，还有一些业务涉及的是需要专业人士才有足够能力进行审核的信用证和保单。近年来，人工智能在越来越多的任务中的表现已经超过了人类。除却算法本身，图像质量乃是影响OCR识别准确

基本上，它所有的程序都是用python写的，这就使得它的源码看上去比较简洁，在机器学习领域中有广泛的应用。PyTorch是一个灵活的深度学习框架，它允许通过动态神经网络自动分化。它支持GPU加速、分布式训练、多种优化以及更多的、更简洁的特性。默认情况下，P