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如果你对数据科学感兴趣,那么可能对这个工作流程很熟悉:通过运行Jupyter notebook开启一个项目,然后开始编写python代码、运行复杂的分析甚至训练模型。随着notebook文件的函数、类、图和日志的大小不断增长,你会发现自己面前堆积了巨大的
数据科学、机器学习和分析被认为是最热门的职业之一。工业界、学术界和政府对熟练数据科学的从业人员的需求正在迅速增长。IBM预测到2020年,对数据科学家的需求将飙升28%:。数据科学是一个非常广泛的领域,包括几个分支,比如数据准备和探索、数据表示和转换、数据
本文将对如何构建数据科学作品集进行深入介绍。写作是一个很好的媒介,因为通过写作能够实现分享想法的激情。所有机器学习项目的首要任务之一就是花时间检查和分析数据。第一步,创建一个非机器学习基线。对于评估第一个基于机器学习的模型,这是关键的一步。第三步,建立第二
本文的作者是 Jamie Beach,在自学人工智能 100 天以后,他分享了自己对人工智能的 5 个感悟,以下是他的全文。2019 年 1 月底,我突然意识到,我对人工智能的理解不足。但我是一个专业的技术人员,却对人工智能的真正含义知之甚少。那天下班回家
本文作为Jerry最近正在做的一个项目的工作思路的梳理。此时技师掏出自己的手机,给零件拍摄一张图片,这张图片通过手机上安装的SAP某智能解决方案,传送到SAP Leonardo平台,通过那里的人工智能服务,自动识别出这张图片上面零件的准确型号,返回给技师。
GBDT 每个新模型的建立是在之前残差梯度方向减小传统GBDT在优化时只用到一阶导数信息,xgboost则对代价函数进行了二阶泰勒展开,同时用到了一阶和二阶导数。顺便提一下,xgboost工具支持自定义代价函数,只要函数可一阶和二阶求导XGBoost跟GB
机器学习深度学习面试笔试题/课程课后考试习题解答。机器学习笔试面试题汇总 - 极客面试Github - Machine Learning Interview Questions. 10 (简答)如何处理数据中的“类别不平衡”?11 (单选)两个变量的 Pe
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路线规划作为导航的前提,是根据起点、终点以及路径策略设置,为用户量身定制出行方案。本文将介绍高德地图针对起点抓路准确率的提升,尤其是在引入机器学习算法模型方面所进行的一些探索与实践。起点抓路是指针对用户发起的路线规划请求,通过获取到的用户定位信息,将其起点
本文继续讲一个强化学习的算法,叫做Thompson抽样算法。这个算法的数学理论基础要用到的是贝叶斯推断。Thompson抽样算法基本原理我们依然使用之前的多臂老虎机的问题。三条竖线代表三个不同的老虎机它们的平均奖励。同样绿色的老虎机也能得到一个分布,黄色同
神经网络和深度学习改善深层神经网络:超参数调试、正则化以及优化结构化机器学习项目卷积神经网络序列模型我会以这五个部分为题记五份笔记,如果有人在看,欢迎大家指出错误,一起讨论。在深度学习中,会经常看见这个函数,从水平线开始,然后上升,叫做 ReLU函数 修正
目标是让产品更贴合用,让用户做出反馈,以获得设计开发出的产品与优秀的产品二者之间误差最小,梯度下降算法背后的原理和这基本一样。目的梯度下降算法是一个迭代过程,它将获得函数的最小值。假设数据与一组学生的身高和体重有关。
这个重要领域中最成熟的工具就是Featuretools,一个开源的Python库。在本文中,我们将使用这个库来了解一下特征工程自动化将如何改变你进行机器学习的方式。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
摘要:本文总结了2018年期间机器学习博客top50篇,在这个寒冬中给大家带来一点干粮。因此,本文从2018年1月至12月期间挑选出近22,000篇机器学习文章,并进行比较,以挑选出能够提升2019年数据科学技能的前50名文章。从概率上讲,这是一个极具竞争
在2018 AI开发者大会上,美团配送AI方向负责人何仁清,分享了美团在即时配送领域中机器学习技术的最新进展,以及如何通过大数据和机器学习手段,建立对线下真实世界各种场景的感知能力,还原并预测配送过程各个细节,从而提升整体配送系统的精度。因此我们内部把配送
逻辑回归将样本特征和样本发生的概率联系起来,用于解决分类问题。Sigmoid 函数在最简单的二分类中,逻辑回归里样本发生的概率的值域为 [0, 1],对于线性回归 $\hat{y} = \theta^T·x_b$,为了将 $\hat y$ 映射到值域 [0
获取数据FICS拥有一个包含3亿场比赛,个人走法,结果以及所涉玩家评级的数据库。这总计约97000场比赛,有730万个走子。胜利分配是:43000次白方胜利,40000次黑方胜利和14000次平局。Minimax是“最小化最大损失”的缩写,是博弈论中决定零
决策树分支dot转存pdf1、写代码的方法今天是周日,我还在倒腾决策树,然后发现了一个不用装软件也能倒pdf的方法,而且更简单。先在anaconda中下载安装这个包:python-graphviz然后在jupyter中加载graphviz这个包即可。又到周
本篇内容为《机器学习实战》第 7 章利用 AdaBoost 元算法提高分类性能程序清单。AdaBoost优点:泛化错误率低,易编码,可以应用在大部分分类器上,无参数调整。boosting 方法拥有多个版本,这里将只关注其中一个最流行的版本 AdaBoost
我们拿到的数据通常比较脏乱,可能会带有各种非数字特殊符号,比如中文。下面这个表中显示了我们最原始的数据集。而实际上机器学习模型需要的数据是数字型的,因为只有数字类型才能进行计算。因此,对于各种特殊的特征值,我们都需要对其进行相应的编码,也是量化的过程。特征
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