谷歌研究团队提供了在创建数据科学工作流时要避免的反模式的明确说明。这篇论文把技术债的隐喻从软件工程借鉴过来，将其应用于数据科学。假设检验的提出早于计算机的使用。

药物发现是一个昂贵而漫长的过程。在美国，实验药物从理论过渡到实践平均需要10-12年，而仅临床试验就平均需要6年。研究和开发每种成功药物的平均成本估计为26亿美元。在研发过程的早期，可能会筛选和评估数千甚至数百万种化合物，其中只有少数最终会获得的成功。大多

在实际的深度学习应用中，一个常见的问题是，一些类在训练集中的实例数量明显高于其他类。这种类不平衡数据集在不同的领域中很常见。对于这样的机器学习数据集，学习算法往往偏向于多数类，因此少数类实例的误分类率较高。为了解决这一问题，需要采取过采样、过采样、两阶段训

2019五个最棒的机器学习课程！！凭借强大的统计学基础，机器学习正在成为最有趣，节奏最快的计算机科学领域之一，目前已经有无穷无尽的行业和应用正在使用机器学习使它们更高效和智能。聊天机器人、垃圾邮件过滤、广告投放、搜索引擎和欺诈检测是机器学习模型正在实际应用

如果你定期关注现今的科技发展，那么你可能想知道我为什么要写这篇文章告诉人们学习Python？因为几年前我提倡Java而不是Python。在2016年，Python取代Java成为高校中最受欢迎的语言，从那时起它受欢迎的程度就没有减退过。但是，随着新时代的到

RNN是专门用于处理顺序信息的神经网络的方法。RNN将计算应用于以先前计算结果为条件的输入序列。这些序列通常由固定大小的标记向量表示，他们被顺序送至循环单元。RNN已被用于研究各种NLP任务，例如机器翻译、图像字幕和语言建模等。尽管强化学习方法显示出了希望

统计学和机器学习是两个密切相关的领域。两者的界限有时非常模糊，例如有一些明显属于统计学领域的方法可以很好地处理机器学习项目中的问题。事实上，机器学习预测建模项目必须通过统计学方法才能有效的进行。在预测建模问题中，影响最大的可能就是问题框架了。对于该领域的初

基于软件的程序可以排除重要的统计概念，并且基于数学的程序可以跳过算法设计中的一些关键主题。我为一些有追求的数据专家整理了一个简短的指南，特别是关注统计模型和机器学习模型；这些主题包括教科书、毕业生水平的统计学课程、数据科学训练营和其它培训资源。

想不到机器学习不光能诊断患者病情，还能预测患者出院后的情况呢，这个研究方向有点意思，感兴趣的读者快来瞅瞅吧！随着数据量以及计算机性能的不断提升，机器学习技术正逐渐渗透于各行各业中。了解脓毒症患者的最高死亡风险对临床医生的优先护理是有帮助的。

当掌握机器学习基本知识以及清楚自己所要处理的任务后，应用机器学习就不会那么难了。机器学习一直是一个火热的研究领域，深度学习方法的提出又为这个领域添了一把火，使得很多人对该领域感兴趣并想投身于该领域的研究之中。机器学习是指使计算机系统使用统计技术学习数据的过

统计学和机器学习的真正差别。统计学和机器学习在很多情况下是被混淆的，大部分人其实并不能很好的区分二者。介于此，本文详解的讲解了二者实际的差异，非常有指导意义。目前流行的一种说法是，机器学习和统计学之间的主要区别在于它们的目的：机器学习模型旨在使最准确的预测

机器学习工程师薪资近百万人民币，排名第一；全栈工程师多金又有闲排名第三；全行业领域的最佳工作中，科技领域占有9席。AI岗就是最赚钱的工作。最近，美国知名求职网站Indeed发布了一份2019年最佳工作清单，排在榜首的是机器学习工程师，职位的平均薪水为14.

6月5号，由阿里巴巴iDST邀请到了江辉老师，在北京阿里巴巴绿地中心阿里同学们做了一场A New General Deep Learning Approach for Natural Language Processing的讲座。分享概要如今在NLP领域各

本文，我将描述自动图像标题背后的算法，使用深度学习库 - PyTorch来构建体系结构。现在，我们可以看到我们的机器学习模型应该将一组图像作为输入并输出一组句子作为输出。神经网络是完成此类任务的完美机器学习系列。COCO是用于此类任务的常用数据集。由于提供

目前人工智能非常火爆，而深度学习则是引领这一火爆现场的“火箭”。于是，有关“深度学习”的论文、书籍和网络博客汗牛充栋，但大多数这类文章都具备“高不成低不就”的特征。对于高手来说，自然是没有问题，他们本身已经具备非常“深度”的学习能力，如果他们想学习有关深度

近日，来自四川大学的毕业生在GitHub上创建了一个项目：《深度学习500问》，通过问答的形式对深度学习相关的各类热点问题进行梳理阐述，覆盖范围包括概率知识、线性代数、机器学习、深度学习、计算机视觉等。这一项目用来帮助那些想了解深度学习的读者，截止11月7

岭回归是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法，实质上是一种改良的最小二乘估计法，通过放弃最小二乘法的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法，对病态数据的拟合要强于最小二乘法。岭回归 在机器学习中解决了数据过度

我们都可能面临这样的问题：从一组数据中识别相关特征并去除不相关或不太重要的特征，这些特征对我们的目标变量没有太大贡献，以便为我们的模型获得更好的准确性。特征选择是机器学习的核心概念之一，它极大地影响了模型的性能。用于训练机器学习模型的数据功能会对您可以实现

上过Jeremy Howard的深度学习课程后，我意识到我在线性代数方面的不足，而这大大影响我对类似反向传播这样的概念的理解。本文是对线性代数的基本介绍，用于深度学习中会使用到的一些常见的线性代数操作。# Multiply two arrays初始化这两个

机器学习中最常见的任务是为特定问题构建预测模型。机器学习中的预测模型可以是简单的二元分类器，回归模型或更奇特的东西。大数据意味着，除了明显的“更大”的规模、更高的数据速度、异构性和数据的基本属性之外，当数据超过某个阈值时，会给一个正常工作的经典系统带来问题