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機器學習

2033內容??

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涵蓋機器學習相關算法知識、開發工具、解決方案與應用場景。

共 2033 條

帶著問題學Machine Learning：什么是機器學習

機器學習就是讓計算機有像人一樣的學習能力的技術，是從數據中尋找有用的知識的數據挖掘技術。

2017-08-17 13:26:34

機器學習監督學習強化學習

美麗聯合業務升級下的機器學習應用

通常機器學習在電商領域有三大應用，推薦、搜索、廣告，這次我們聊聊三個領域里都會涉及到的商品排序問題。從業務角度，一般是在一個召回的商品集合里，通過對商品排序，追求GMV或者點擊量最大化。進一步講，就是基于一個目標，如何讓流量的利用效率最高。很自然的，如果我們可以準確預估每個商品的GMV轉化率或者點擊率，就可以最大化利用流量，從而收益最大。

2017-08-14 17:00:21

機器學習電商應用

薪酬那么高的機器學習崗位，究竟是怎么面試人的？

首先這個問題問的很廣。做機器學習方向很多，有些公司更偏重于數據挖掘，而有些更傾向于深度學習。同理，相對應的崗位有些偏重理論也有些偏重實踐。這些因素疊加造成了機器學習相關的崗位分布廣，如數據分析師，算法工程師，機器學習科學家等，很難一概而論。

2017-08-11 19:35:48

機器學習崗位面試

機器學習填坑：你知道模型參數和超參數之間的區別嗎？

機器學習中的模型參數和模型超參數在作用、來源等方面都有所不同，而模型超參數常被稱為模型參數，這樣，很容易對初學者造成混淆。本文給出了模型參數和模型超參數的定義，并進行了對比，指出了二者本質上的區別：模型參數是模型內部的配置變量，可以用數據估計模型參數的值;模型超參數是模型外部的配置，必須手動設置參數的值。

2017-08-08 14:54:54

機器學習模型參數超參數

關于機器學習的領悟與反思

近年來，人工智能的強勢崛起，特別是去年AlphaGo和韓國九段棋手李世石的人機大戰，讓我們深刻地領略到了人工智能技術的巨大潛力。數據是載體，智能是目標，而機器學習是從數據通往智能的技術、方法途徑。因此，機器學習是數據科學的核心，是現代人工智能的本質。

2017-08-07 18:35:52

機器學習統計與計算發展啟示

基于概率隱層模型的購物搭配推送：阿里巴巴提出新型用戶偏好預測模型

推送控制是電商應用中的關鍵組成部分，它與用戶的數量增長與參與度顯著相關。推送通知的有效性通常以消息被打開比例來衡量。推送消息可以包含推薦的產品、優惠信息等，但由于顯示空間的限制，通常我們只能在推送消息中顯示一個或兩個項目。近日，阿里巴巴的研究者們提出了一種混合模型方法，用于預測用戶購買后補充產品推薦任務中的推送消息打開率。

2017-08-07 11:09:19

機器學習用戶推薦轉化率

圖解機器學習：神經網絡和TensorFlow的文本分類

在本文中，我們將創建一個機器學習模型來將文本分類到類別中。

2017-08-04 14:23:04

機器學習神經網絡 TensorFlow

除了自然語言處理，你還可以用詞嵌入（Word2Vec）做這個

盡管詞嵌入（Word2Vec）技術目前主要用在自然語言處理的應用中，例如機器翻譯；但本文指出，該技術還可以用于分類特征處理，把文本數據轉換成便于機器學習算法直接使用的實值向量，從而提供了一種看待詞嵌入（Word2Vec）應用的新視角。

2017-08-04 10:16:52

自然語言處理嵌入機器學習

人工智能之機器學習算法體系匯總

參加完2017CCAI，聽完各位專家的演講后受益匪淺。立志寫“人工智能之機器學習”系列，此為開篇，主要梳理了機器學習算法體系，人工智能相關趨勢，Python與機器學習，以及結尾的一點感想。

2017-08-02 13:06:47

人工智能機器學習算法

機器學習在金融領域的四大優勢和五大應用

今天，從審批貸款到資產管理，再到風險評估，機器學習在金融生態系統的許多階段都起著不可或缺的作用。然而，只有少數懂技術的專業人士真正明白機器學習是如何在人們的日常財務生活中發揮作用的。

2017-07-31 10:31:13

機器學習優勢應用

數據科學和機器學習的工具和語言最新動態

2014年分析、數據挖掘、數據科學的主要工具有四種：R、Python、SQL和SAS，而2017年達到了五種，分別是Python、R、SQL、Saprk和Tensorflow。RapidMiner以33%左右的使用率占據著數據挖掘/數據科學中最流行的通用平臺前列，這和2016年幾乎完全一樣。

2017-07-28 09:50:15

機器學習數據科學工具和語言

Uber 劉彥東：當Uber開拓送餐服務后，全世界的外賣都震驚了原創

Uber不僅能叫車，原來還能點餐。

2017-07-26 18:49:00

京東機器學習人工智能

如何選擇Spark機器學習API

本文將簡要介紹Spark機器學習庫(Spark MLlib’s APIs)的各種機器學習算法，主要包括：統計算法、分類算法、聚類算法和協同過濾算法，以及各種算法的應用。

2017-07-26 17:25:22

機器學習 Spark API

亮出“安全智能”牌瀚思B輪融資再受關注原創

近日，瀚思科技宣布完成B輪融資，金額高達1億元人民幣，被稱為2017年上半年中國安全領域企業公開披露的最高融資金額。本輪融資由國科嘉和基金和IDG資本領投，南京高科等A輪投資方繼續跟投，凡卓資本擔任本次融資獨家財務顧問。

2017-07-25 19:48:22

融資智能安全瀚思

如何快速全面建立自己的大數據知識體系？

作者經過研發多個大數據產品，將自己形成關于大數據知識體系的干貨分享出來，希望給大家能夠快速建立起大數據產品的體系思路，讓大家系統性學習和了解有關大數據的設計架構。

2017-07-25 17:34:54

大數據機器學習數據

ML之梯度下降算法機器學習初學者的梯度下降算法

梯度下降算法就是一個被廣泛使用的優化算法, 它可以用于尋找最小化成本函數的參數值. 用中學數學的語言來描述梯度下降, 是這樣的: 當函數 _ 取得最小值時, 求所對應的自變量的過程_ 此處, 就是機器要學習的參數, 就是用于參數估計的成本函數, 是關于的函數. 因此, 基本上具備中學數學知識的, 都能理解梯度下降算法.

2017-07-25 12:59:10

機器學習梯度下降算法

機器學習技術之預測性維護

本文探討了預測性維護的不同方法，使用了不同的回歸和分類算法。而且，本文一步步地展示了調整這些模型的技術。我們的最終解決方案在預測剩余使用壽命上的RMSE值是18.77，在預測后N(30)步內可能出現故障上的準確率是94%。

2017-07-25 12:09:10

機器學習預測性維護模型

深度學習：簡單而有局限性的求解方式

在人工智能，特別是深度學習破解了一個又一個難題，在很多任務上達到超過人類認知水平的今天，我們距離真正的人工智能仍很遙遠。本文摘自作者出版的新書《Deep Learning with Python》第九章第二節，其中簡要介紹了深度學習的原理、強大能力、以及無處不在的局限性。

2017-07-25 11:22:06

深度學習求解方式人工智能

如何把業務問題變成機器學習的問題？

基于第四范式在機器學習工業應用方面的大量成功案例和經驗，我們今天就來分析一下，想用機器學習提升業務價值，在搭建平臺、處理數據、訓練算法之前，真正要做的第一步應該是什么? 我們今天不談技術，不談算法，不談平臺，但是今天聊的東西卻是機器學習產生價值過程中，最關鍵的步驟之一。

2017-07-21 13:45:48

機器學習分類器 MVP模型

人工智能與機器學習有哪些不同

人工智能早已不是一個新名詞，它的發展歷史已經有幾十年。從80年代早期開始，當時計算機科學家設計出可以學習和模仿人類行為的算法。在學習方面，最重要的算法是神經網絡，但由于模型過于強大，沒有足夠的數據支持，導致不是很成功。然而，在一些更具體的任務中，使用數據來適應函數的想法獲得了巨大的成功，這也構成了機器學習的基礎。

2017-07-21 12:52:32

人工智能機器學習神經網絡

一文看懂自動駕駛中應用的機器學習算法

機器學習算法已經被廣泛應用于自動駕駛各種解決方案，電控單元中的傳感器數據處理大大提高了機器學習的利用率，也有一些潛在的應用，比如利用不同外部和內部的傳感器的數據融合(如激光雷達、雷達、攝像頭或物聯網)，評估駕駛員狀況或為駕駛場景分類等。

2017-07-21 10:42:27

自動駕駛應用機器學習

機器學習算法實踐：決策樹 (Decision Tree)

最近打算系統學習下機器學習的基礎算法，避免眼高手低，決定把常用的機器學習基礎算法都實現一遍以便加深印象。本文為這系列博客的第一篇，關于決策樹(Decision Tree)的算法實現，文中我將對決策樹種涉及到的算法進行總結并附上自己相關的實現代碼。

2017-07-18 16:25:31

機器學習算法決策樹

機器學習如何改變數字化企業的未來

簡而言之，機器學習將實現人、業務、物三者的智能連接，孕育客戶與企業之間的全新互動場景，最終催生出真正的智能公司。為了充分發揮機器學習的應用潛力，我們需要營造現代化的商業環境，但前提是企業必須了解人工智能和機器學習之間的區別。

2017-07-17 14:33:52

機器學習應用商業利益

如何把業務問題變成機器學習的問題？

基于第四范式在機器學習工業應用方面的大量成功案例和經驗，我們今天就來分析一下，想用機器學習提升業務價值，在搭建平臺、處理數據、訓練算法之前，真正要做的第一步應該是什么? 我們今天不談技術，不談算法，不談平臺，但是今天聊的東西卻是機器學習產生價值過程中，最關鍵的步驟之一。

2017-07-13 11:20:30

機器學習業務問題 MVP

人工智能、機器學習和認知計算入門指南

本文將探索 AI 的一些重要方面和它的子領域。我們首先會分析 AI 的時間線，然后深入介紹每種要素。

2017-07-13 10:50:22

人工智能機器學習認知計算

從淺層模型到深度模型：概覽機器學習優化算法

學習算法一直以來是機器學習能根據數據學到知識的核心技術。而好的優化算法可以大大提高學習速度，加快算法的收斂速度和效果。該論文從淺層模型到深度模型縱覽監督學習中常用的優化算法，并指出了每一種優化算法的優點及局限性，同時其還包括了一階和二階等各種算法的形式化表達。

2017-07-11 10:19:24

淺層模型機器學習優化算法

【WOTI】英語流利說林暉：AI在教育領域尚處初級階段原創

由51CTO主辦的WOTI2017全球創新技術峰會將于2017年7月21日拉開帷幕。峰會前期，筆者采訪了本次大會的演講嘉賓英語流利說聯合創始人&首席科學家林暉先生，就人工智能在教育領域的應用，深度學習在英語流利說產品的中的實踐等話題進行了深入的交流。

2017-07-11 10:16:48

人工智能 AI 深度學習

機器學習算法在自動駕駛領域的應用大盤點

將汽車內外傳感器的數據進行融合，借此評估駕駛員情況、進行駕駛場景分類，都要用到機器學習。本文中，我們講解了不同的自動駕駛算法。

2017-07-10 09:28:19

人工智能機器學習自動駕駛

機器學習算法在自動駕駛領域的應用大盤點

將汽車內外傳感器的數據進行融合，借此評估駕駛員情況、進行駕駛場景分類，都要用到機器學習。本文中，我們講解了不同的自動駕駛算法。

2017-07-07 16:52:54

機器學習人工智能自動駕駛

如何在時間緊迫情況下進行機器學習：構建標記的新聞

本文介紹了作者和他的三位朋友參加了編程馬拉松，開發出了一個根據Hacker News提交的文章進行分類的分類器，緊接著作者分享了比賽過程中的一些經驗。

2017-07-05 18:25:00

機器學習構建標記經驗教訓

利用 TensorFlow 實現上下文的 Chat-bots

本文將帶你學會了如何去構建一個聊天機器人框架，一個使它能記住上下文信息的機器人，已經如何分析文本。未來的聊天機器人也都是能分析上下文語境的，這是一個大趨勢。

2017-06-27 18:52:05

TensorFlow 深度學習

基于Spark的大規模機器學習在微博的應用

一直以來，微博都嘗試通過機器學習來解決業務場景中遇到的各種挑戰。本文為新浪微博吳磊在CCTC 2017云計算大會Spark峰會所做分享《基于Spark的大規模機器學習在微博的應用》主題的一部分，介紹微博在面對大規模機器學習的挑戰時，采取的最佳實踐和解決方案。

2017-06-27 15:35:02

機器學習 Spark 微博應用

機器學習入門階段易犯的5個錯誤

怎樣進入機器學習領域沒有定式。我們的學習方式都有些許不同，學習的目標也因人而異。但一個共同的目標就是要能盡快上手。如果這也是你的目標，那么這篇文章為你列舉了程序員們在通往機器學習高手道路上常見的五種錯誤。

2017-06-27 10:39:20

機器學習易犯錯誤

機器學習之用Python從零實現貝葉斯分類器

通過本教程，你將學到樸素貝葉斯算法的原理和Python版本的逐步實現。

2017-06-22 09:53:01

機器學習 Python 樸素貝葉斯

在合適的地方，機器學習帶來的將是一場革命

這篇文章只是一個關于機器學習的基本介紹，更多的學習資料正變的更加普遍，在很多語言和GUIs中(目前一些最好的機器學習的資料是用Python寫就的)，已經出現非常多即用型的機器學習算法和測試數據可以被用來做實驗，其中包括Theano, Tensorflow, Weka甚至包括Octave和Matlab。

2017-06-20 12:00:03

機器學習人工智能

如何解決機器學習中的數據不平衡問題？

數據不平衡問題主要存在于有監督機器學習任務中。當遇到不平衡數據時，以總體分類準確率為學習目標的傳統分類算法會過多地關注多數類，從而使得少數類樣本的分類性能下降。絕大多數常見的機器學習算法對于不平衡數據集都不能很好地工作。本文介紹幾種有效的解決數據不平衡情況下有效訓練有監督算法的思路。

2017-06-16 22:14:45

機器學習數據不平衡

2017年，機器學習在Quora的五大應用場景

2015 年，Quora 的工程主席 Xavier Amatriain 非常精彩地回答了 Quora 上的一個問題：“Quora 在 2015 年將如何應用機器學習”。從那個時候開始，機器學習在 Quora 的應用得到了長足的發展。他們不僅更加深入地為已有的機器學習應用構建更大更好的模型，而且將機器學習技術應用到更多領域。

2017-06-14 19:05:51

機器學習 Quora 應用場景

“回歸分析”真的算是“機器學習”嗎？

是什么將“統計”從“機器學習”中分離出來的?這是一個被討論過無數次的問題。關于這個問題的文章有很多，人們對其好壞莫衷一是。但是我發現，在“統計”和“機器學習”的爭論上，人們往往會“只見森林，不見樹木”。

2017-06-14 17:18:43

機器學習數據研究回歸

挨踢部落技術門診第六期

2017-06-08 14:43:00

挨踢部落坐診第六期：機器學習如何判斷突發情況？原創

挨踢部落是為核心開發者提供深度技術交流，解決開發需求，資源共享的服務社群。基于此社群，我們邀請了業界技術大咖對開發需求進行一對一突破，解除開發過程中的絆腳石。以最專業、最高效的答復為開發者解決開發難題。

2017-06-07 15:16:35

機器學習 IDEA vSphere

JavaScript中的10個機器學習示例

最近一段時間，Web 生態系統發展迅速，雖然 JavaScript 和 Node.js 在性能上仍然不及 Python 和 Java，但它們也已經強大到足以處理許多機器學習的問題。Web 開發語言非常易用，它們在這一點上受益匪淺——你只需要在 Web 瀏覽器運行一個 JavaScript ML 項目即可。

2017-05-27 15:21:38

JavaScript 機器學習示例

大規模機器學習的編程技術、計算模型以及Xgboost和MXNet案例

現在，機器學習的趨勢從傳統方法中的簡單模型 + 少量數據(人工標注樣本)，到簡單模型 + 海量數據(比如基于邏輯回歸的廣告點擊率預測)，再發展到現在復雜模型 + 海量數據(比如深度學習 ImageNet 圖像識別，基于 DNN 的廣告點擊率預測)。

2017-05-23 14:00:26

機器學習編程技術計算模型

初學TensorFlow機器學習：如何實現線性回歸？

在本文中，你將學習如何用回歸來解決一個實際問題。你將看到，如果你想擁有最強大的預測器，TensorFlow 工具將是正確的選擇。

2017-05-17 08:24:08

TensorFlow 機器學習線性回歸

使用 Node.js 對文本內容分詞和關鍵詞抽取

一下內容是分詞庫 nodejieba 基本的使用方法，在將來我們可以利用它對眾成翻譯發布的譯文自動分析添加相應的 tag，以為各位譯者和讀者提供更好的用戶體驗。

2017-05-16 14:28:05

Node.js 自然語言處理

機器學習決策樹算法學習筆記

利用香濃熵找到信息增益最大的特征，按照信息增益最大的特征劃分數據，如此反復，讓無序的數據變的更加有序。使用ID3算法構建樹結構。當傳入一個新數據時，按照數據找到對應樹節點，直到最后沒有葉子節點時，完成分類。

2017-05-10 15:41:29

機器學習算法數據

入門級攻略：機器學習 VS. 深度學習

本文以淺顯易懂的語言介紹了機器學習和深度學習的定義及應用，以及在源數據要求，硬件支持，特征工程、問題解決方式、執行時間及可解釋性等方面的區別，對于新手入門有很大啟示意義。

2017-05-10 09:26:41

機器學習深度學習

如何用 TensorFlow 教機器人作曲？秘訣原來是這樣

計算機會首先把你的語音轉化成文字，并且提取出關鍵字，轉化成詞向量。然后會用一些打過標簽的音樂的數據，這些標簽就是人類的各種情感。接著通過在這些數據上面訓練一個模型，模型訓練好后就可以生成符合要求關鍵詞的音樂。

2017-05-09 15:39:33

ensorFlow 機器人機器學習

機器學習從入門到精通

本部門主要對機器學習的基本概念以及相關的方法分類進行一個概要的介紹。進行的拓展主要在于總結和科普，沒有進行詳細詳細的展開，后續會進一步進行展開或總結。

2017-05-09 08:48:44

機器學習中容易犯下的錯

在處理少量的數據時，盡量多的去嘗試更多的算法是合理的，并且去選擇最好的算法建立在實驗成本低的情況下。但是，當我們碰到“大數據”時，就需要對數據進行前期分析，然后相應的設計建模流程。(例如預處理、建模、優化算法、評價，產品化)

2017-05-09 08:18:11

機器學習損失函數正則化

一元線性回歸梯度下降算法的Octave仿真

在梯度下降算法理論篇中，曾經感嘆推導過程如此蒼白，如此期待仿真來給我更加直觀的感覺。當我昨晚Octave仿真后，那種成就感著實難以抑制。分享一下仿真的過程和結果，并且將上篇中未理解透澈的內容補上。

2017-05-08 08:39:12

梯度算法 Octave 機器學習

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