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关注图像处理、模式识别、机器学习与计算机视觉 ps:本来你努力就能得到的东西，不要因为懈怠而失去机会！...
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本文将主要介绍针对用户反馈的文本情报，如何利用机器学习的方法来提高大量用户数据的处理效率、尽可能实现自动化的解题思路。
随着技术的快速发展，在数据科学领域中，包括库、工具和算法等总会不断地变化的。然而，一直都有这么一个趋势，那就是自动化水平不断地提高。近些年来，在模型的自动化选择和超参数调整方面取得了一些进展，但是机器学习中最重要的领域 — 特征工程，却被严重地忽视了。在本
介绍现如今在谈论数据的价值的时候，经常提到的概念之一就是深度学习，或者更广泛的说是人工智能。深度学习系统通常通过大规模的数据集和神经网络算法来训练和完善应用模型，这就需要强大的计算集群，高性能可扩展的存储系统来实现。人工智能指由人制造出来的机器所表现出来的
主流的推荐系统算法大致分为两类：基于用户历史数据的协同过滤算法和基于内容数据的过滤算法。协同过滤算法的准确性依赖于用户对产品的历史评分，但并非所有的用户都会持续不断的对产品进行评价，有一些用户甚至未曾评价过任何产品。相比协同过滤算法，基于内容的推荐减少了推
几个月前，我在Coursera上完成Andrew Ng机器学习的MOOC教学。我一直想知道这门课如果用Python的话该有多么神奇，最终我决定重做一遍，这次用Python来完成。在这一系列的博文中，我打算用Python编写程序。第一列表示城市的人口，第二列
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