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大学生一枚，对机器学习、图像处理感兴趣，偶尔也会刷刷leetcode或者hihocoder。希望在这里可以和大家多多交流，互相学习。...
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随着越来越多的公司采用人工智能技术,机器学习工程师-即开发人工智能机器和能够学习并应用知识的高级程序员的需求量增大。这些专业人员需要进行编程以应对复杂的数据集/算法，进而训练人工智能机器。越来越多的软件工程师开始转型人工智能，而大多数人都是从头开始学的机器
由中国人工智能学会联合国际电气与电子工程师协会北京分会发起的2019年第六届IEEE云计算与智能系统国际会议，于12月19日-21日在新加坡顺利召开。会议以高规格、高水平的特色深受国际同行关注，形成了“小而美”的会议风格，是中国人工智能学会建设世界一流学会
数学和统计学对学习数据科学至关重要，因为这些学科构成了所有机器学习算法的基础。成为一名数据科学家，除了对编程语言要有很好的了解，还必须要掌握机器学习算法、数据驱动方法。描述性统计使用来自数值计算、图形或表格的数据进行总体描述。描述性统计有助于整合数据并关注
如今，使用具有数百个特征的数据集已然十分普遍了。如果这些特征数量与数据集中存储的观察值数量相差无几的话，很可能会导致机器学习模型过度拟合。为避免此类问题的发生，需采用正则化或降维技术。在机器学习中，数据集的维数等于用来表示它的变量数。PCA是一项常用的线性
机器学习现在在很多地方都是十分流行，无论现在的你是否从事建模工作，还是你将来想从事相关工作，对于从业者可以从中看出一些同感与意见，对于未来从业者可以了解这个职业到底是做些什么。本文也是按照这个结构来进行展开总结与思考。最好还是通过自己总结多方特征筛选的方法
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