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

在整个安全工作中，安全运维是不可或缺的一环，其目的是保证各项安全工作持续有效地运作。现阶段，大部分机器学习仅仅是融入到各种安全产品中，而在基础安全领域并没有得到很好的利用。

机器学习和数据科学都是广义上的术语，它们涉及超级多的领域以及知识，一位数据科学家所做的事情可能与另一位有很大的不同，机器学习工程师也是如此。通常使用过去（数据）来理解或预测未来。为了将上面刚刚提到的要点融入上下文中，我必须要解释我的角色是什么。曾经我呆在一

Jerry之前的两篇文章介绍了如何通过Restful API的方式，消费SAP Leonardo上预先训练好的机器学习模型：。如何在Web应用里消费SAP Leonardo的机器学习API部署在SAP Cloud Platform CloudFoundry

GAN自2014年诞生以来, 就一直备受关注, 著名的应用也随即产出, 比如比较著名的GAN的应用有Pix2Pix,CycleGAN等, 大家也将它用于各个地方。缺失/模糊像素的补充图片修复……我觉得还有一个比较重要的用途， 很多人都会缺少数据集， 那么就

k近邻算法是经典的带监督的分类算法，核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则针对该样本的划分结果也属于这个类别。

在过去的十年中，如果要讨论算法进步的先锋，矩阵分解可以说是独树一帜。矩阵分解可以用在降维，深度学习，聚类分析，数据预处理，低纬度特征学习，推荐系统，大数据分析等领域。在2006年，Netflix曾经举办了一个奖金为100万美元的推荐系统算法比赛，最后的获奖

机器学习导图系列教程旨在帮助引导开发者对机器学习知识网络有一个系统的概念，其中有些具体释义并未完善，需要开发者自己探索才能对具体知识有深入的掌握。本项目灵感来自Daniel Formoso的github开源项目。由于机器学习的知识网络很大，导致完整的导图过

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由于近期学业繁重QAQ，所以我就不说废话了，直接上代码~Logistic回归进行分类分类效果。Logistic回归预测病马的死亡率预测结果。全部代码from numpy import *. #使用梯度上升法找到最佳回归系数，#也就是拟合Logistic回归

从实验到生产，简单快速部署机器学习模型一直是一个挑战。这个过程要做的就是将训练好的模型对外提供预测服务。在生产中，这个过程需要可重现，隔离和安全。这里，我们使用基于Docker的TensorFlow Serving来简单地完成这个过程。TensorFlow

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背景业务方说需要我做个web界面，在上面输入一条网站访问线索的信息，后台通过机器学习计算这条线索的评级，例如这条线索对应的用户购买意愿有多强之类的。而机器学习对应的模型，也是业务方自己用KNIME这个软件训练的，然后将训练完的模型导出为一个PMML格式的文

什么是超分辨率广义的超分辨率 是指一类用于提升图像分辨率的技术。事实上，每当我们需要以不同于原始分辨率的尺寸来显示或存储图像时，就已经使用了SR，只不过使用的是其中最为简单的那类算法而已。随着图像处理理论的发展，以及机器学习的普及和更高性能的处理器的出现

机器学习可能是当今技术中最重要的基本趋势。由于机器学习的基础是数据 - 大量的数据 - 很常见的是，人们越来越担心已经拥有大量数据的公司会变得更强大。这有一定的道理，但是以相当狭窄的方式，同时ML也看到了很多能力的扩散 - 可能存在与集中化一样多的分散化。

摘要：一文了解2018深度学习取得了哪些突破性进展！在过去几年中，深度学习改变了整个人工智能的发展。深度学习技术已经开始在医疗保健，金融，人力资源，零售，地震检测和自动驾驶汽车等领域的应用程序中出现。至于现有的成果表现也一直在稳步提高。在学术层面，机器学习