本文约4000字，建议阅读10分钟。本文为你介绍图灵奖得主Bengio对深度学习看法。在1990年代那个漫长而寒冷的AI寒冬期，大多数人认为神经网络是一条研究的死胡同，Yoshua Bengio等研究者却仍坚持不懈地进行着该领域的研究。由于对深度学习做出的

本文为你带来22道机器学习常见的面试问题和回答。因此，训练样本的岐义性低。聚类就是典型的无监督学习。SVM是最大间隔分类器，几何间隔和样本的误分次数之间存在关系，决策树基于树结构进行决策，与人类在面临问题的时候处理机制十分类似。时预测为正例，这种策略称为r

本文约5700字，建议阅读10+分钟。本文整理比较模型部署到生产中使用的不同部署模型方式、生命周期管理方法及数据存储格式。从Jupyter到Prod通常，数据科学家会在Jupyter Notebooks环境中组建原型和使用机器学习算法。批训练受益于Auto

本文约2700字，建议阅读6分钟。撸猫、咖啡，玩游戏。但我其实是在入门机器学习。Steam高赞游戏，极度易上手。现在，汉化已经达到了96%，基本完成。可没有机器学习技能是不行的。游戏上线至今，获得了1400多条评价，89%的好评率，在Steam上已属光辉战

把场景具体化，让我们先来看这样一道选择题。6月19日下午，AItime第二期以《论道自动机器学习与可解释机器学习》为主题，邀请到美国伊利诺伊大学芝加哥分校特聘教授Philip Yu（俞士纶）、美国密歇根大学梅俏竹教授、北京大学的王立威教授和百度高级研究员李

谷歌再向深度学习炼丹术发起“攻击”。[ 导读 ]神经网络训练中“权重”有多重要不言而喻。但现在，可以把权重抛诸脑后了。谷歌大脑最新研究提出“权重无关神经网络”，通过不再强调权重来搜索网络结构，所搜索的网络无需权重训练即可执行任务！还在为 “调参炼丹” 感到

在本文中，我们给大家分享了一个包含机器学习和数据科学技术在工业界开源应用的 Github 项目，具体领域包括会计、银行和保险业务、法律和法规、政府和公共政策等等。该项目仍在持续更新中。随着机器学习和数据科学技术的不断发展，在工业界出现了越来越多的相关技术应

本文4800字，建议阅读20分钟。本文将介绍自然语言处理和机器学习中常见的文本预处理方法。一项任务的理想预处理可能成为另一项任务中最糟糕的噩梦。在这种情况下，“根”可能不是真正的词根，而只是原始词的规范形式。词干提取使用粗略的启发式过程来切掉单词的末尾，以

在本文中，我们将看到 Python 库中的一些数据科学工具，而不是那些常用的工具，如 pandas、scikit-learn 和 matplotlib。虽然像 pandas、scikit-learn 这样的库是机器学习中最常想到的，但是了解这个领域的其他

第二种是根据形式或功能的相似性，进行算法分类。一般情况下，这两大类不分伯仲。此次，我们主要探究的是根据相似度分类的算法、及其各种不同的类型。在监督式学习下，输入数据被称为“训练数据”，它们都具有已知的标签或结果，例如“垃圾邮件”、“非垃圾邮件”、或某个时刻

2016 年起，人工智能成为中国开发者重点关注的技术领域，以深度学习驱动的计算机视觉、自然语言处理、语音相关技术成为渗透最广的三个 AI 技术领域。然而，在这样的背景下，AI 仍是一个非常前沿的学科，对于中国开发者而言有很多需要克服的障碍，首当其冲的就是算

作者 | Nasir Hemed编译 | Rachel出品 | AI科技大本营在本文中，作者对常用的三种机器学习优化算法进行了介绍和比较，并结合算法的数学原理和实际案例给出了优化算法选择的一些建议。线性代数多变量微积分对凸函数的基本知识我们都知道，机器学习

作为AI100智库专家，智亮总是能在口若悬河中，让人深入浅出地学到一堆堆干货，掏心窝子的干货。多年的实战经验，让智亮无论是在知乎解答，还是各路博客上，都是大神一样的存在。就在前几日，跟智亮聊起来AI入门这个话题，他的滔滔江水延绵不绝实在是震惊了我，太实用了

本文约3200字，建议阅读10+分钟。本文介绍了关于creditR包的相关基础知识，并通过使用creditR深入研究一个全面的例子进行实际操作。背景介绍机器学习正在扰乱多个不同的行业。机器学习的主要目标是欺诈检测、客户细分、员工或客户保留等。“信用评分是放

本文约50000字，建议阅读10分钟。技术的不断进步使得数据和信息的产生速度今非昔比，并且呈现出继续增长的趋势。算术平均值也可称为平均值，它是通过将两个或多个数字/变量相加，然后将总和除以数字/变量的总数而获得的数量或变量。在统计学研究中，统计学中最常见的

现在，机器学习已经应用在各行各业中，开发工程师队伍越发壮大，其中有一类工程师的工作内容在外行人眼里似乎更”丰富多彩“，那就是鉴黄师。现在我们看到的视频都是经过他们本人或他们研发的技术处理而来。就在大家致力从音、言、画等全方位鉴黄时，有一个逆风而上的团队，正

告诉大家一个秘密：当人们说起“机器学习”时，听起来好像只是在谈论一门学科，但其实是两门。在机器学习方面，企业经常犯的错误类似于：请一位厨师来制造烤箱或请一位电气工程师去烘烤面包。不幸的是，太多的机器学习项目失败了，因为团队不知道他们该建造的是烤箱、配方还是

本文约6000字，建议阅读15分钟。本文从单棵决策树讲起，然后逐步解释了随机森林的工作原理，并使用sklearn中的随机森林对某个真实数据集进行预测。如今由于像Scikit-Learn这样的库的出现，我们可以很容易地在Python中实现数百种机器学习算法。

本文共1029字，建议阅读5分钟。本文为你从过去一个月近 250 个有关机器学习的开源项目中，精心挑选出了最热门的项目。Mybridge AI 基于大量的因素来估量项目的专业水平，从而对其进行排名。这些项目在 Github 上获得的平均 star 数高达

之前，我们推送了由sky2learn整理的15大深度学习课程。这次，我们整理了15个必看的机器学习课程。这些课程内容包括决策树，朴素贝叶斯，逻辑回归，神经网络和深度学习，估计，贝叶斯学习，支持向量机和核方法，聚类，无监督学习，提升算法，强化学习和学习理论。