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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

干貨｜在機器學習中如何應對不均衡分類問題？

在處理機器學習等數據科學問題時，經常會碰到不均衡種類分布的情況，即在樣本數據中一個或多個種類的觀察值明顯少于其他種類的觀察值的現象。在我們更關心少數類的問題時這個現象會非常突出，例如竊電問題、銀行詐騙性交易、罕見病鑒定等。在這種情況下，運用常規的機器學習算法的預測模型可能會無法準確預測。這是因為機器學習算法通常是通過減少錯誤來增加準確性，而不考慮種類的平衡。這篇文章講了不同的方法來解決這個不均衡分類問題，同時說明了這些方法的好處和壞處。

2017-05-05 09:30:28

機器學習不均衡分類

我是如何用機器學習技術幫助HR省時間的

搜索和閱讀簡歷占據了招聘的大部分時間。在 HR 搜索或閱讀簡歷時，需要根據簡歷名稱或工作內容對簡歷類別進行判斷，簡歷類別的 “區分度” 越高，HR 越容易通過搜索定位到對應的簡歷，也越容易甄別出簡歷與空缺崗位的匹配度。

2017-05-02 20:56:36

機器學習 HR 簡歷

一種基于機器學習的自動化魚叉式網絡釣魚思路

機器學習在網絡安全領域的應用已經有廣泛研究，目前大多用于網絡攻防中的“防”，但是ML也容易被黑客利用進行惡意攻擊。本文將介紹一種基于機器學習的社會工程模型—自動化魚叉式網絡釣魚。

2017-05-02 14:41:00

網絡釣魚機器學習社會工程

機器學習項目中的數據預處理與數據整理之比較

使用機器學習或深度學習技術構建分析模型并不容易。數據準備占去整個分析管道的60%到80%。市場上有各種用于數據清洗和特征工程的編程語言、框架和工具。它們之間的功能有重疊，也各有權衡。

2017-05-02 08:40:36

機器學習預處理整理

人工智能和機器學習——這些流行詞你Get到了嗎？

到2017年為止，最常用的流行語就是人工智能(AI)和機器學習(ML)了，但是，現在越來越明顯，它們的使用范圍覆蓋各種領域，包括數據分析、自動駕駛、網絡安全、物聯網、市場營銷、數字助理和所有這些一切的鼻祖——大數據。

2017-04-29 11:28:57

人工智能機器學習 AI

機器學習項目中的數據預處理與數據整理之比較

本文比較了用于數據準備的幾種方法，它們分別是提取-變換-加載(extract-transform-load，ETL)批處理、流式獲取(streaming ingestion)和數據整理(data wrangling)。同時借助于先進的分析技術和開源框架(如 R 、 Apache Spark 、 KNIME 、 RapidMiner )，討論了各種不同的選擇及其折中。本文還討論了數據準備如何與可視化分析相關聯，以及不同用戶角色(如數據科學家或業務分析人員)應如何共同構建分析模型的最佳實踐。

2017-04-29 10:16:14

機器學習數據清洗數據整理

2017年機器學習發展十大趨勢預測，悲觀還是現實？

每一年結束時，技術專家們總會著眼于新的十二個月，思考其熟知的技術方案將在下一階段迎來怎樣的變化趨勢。在BigML公司，我們結合2016年中機器學習技術的發展與演變，嘗試解析其在新一年內的未來前景。

2017-04-29 09:45:00

機器學習 AI 深度學習

面向機器智能的TensorFlow實踐：產品環境中模型的部署

本文將創建一個簡單的Web App，使用戶能夠上傳一幅圖像，并對其運行Inception模型，實現圖像的自動分類。

2017-04-26 15:00:00

機器學習 TensorFlow 模型部署

機器學習流行趨勢一覽

你用過 Google Trends 嗎?相當酷，輸入一些關鍵詞，然后能看到它們在谷歌中的搜索趨勢變化。剛好 arxiv-sanity 論文數據庫在過去 5 年內有 28303 份機器學習相關論文，所以我想，為什么不做一些類似的事情，來看看機器學習研究在過去 5 年是如何進展的?結果相當有趣，所以我想我該寫篇文章分享一下。

2017-04-25 17:29:24

機器學習框架關鍵詞

從機器學習談起

在本篇文章中，我將對機器學習做個概要的介紹。本文的目的是能讓即便完全不了解機器學習的人也能了解機器學習，并且上手相關的實踐。這篇文檔也算是EasyPR開發的番外篇，從這里開始，必須對機器學習了解才能進一步介紹EasyPR的內核。當然，本文也面對一般讀者，不會對閱讀有相關的前提要求。

2017-04-25 16:45:11

機器學習人工智能

三張圖讀懂機器學習：基本概念、五大流派與九種常見算法

本文通過機器學習基礎的圖表，介紹了機器學習的基本概念、原理、歷史、未來趨勢和一些常見的算法。

2017-04-24 07:54:29

機器學習算法人工智能

一個開源機器學習框架新手入門，Scikit-learn的那些事兒

對Python語言有所了解的科研人員可能都知道SciPy——一個開源的基于Python的科學計算工具包。基于SciPy，目前開發者們針對不同的應用領域已經發展出了為數眾多的分支版本，它們被統一稱為Scikits，即SciPy工具包的意思。而在這些分支版本中，最有名，也是專門面向機器學習的一個就是Scikit-learn。

2017-04-21 09:59:11

開源機器學習框架

機器學習的八個步驟

機器學習帶動了產業內數十億美元的收入，催生出了空前的資源和海量的就業機會。但這也意味著如何入門機器學習讓人有點無所適從。下面是我的入門方法。如果你在本文中的某處卡住了，請搜索 Kaggle(也許某人以前也遇到了同樣問題)，并在 Kaggle 論壇上提出問題(如果以前沒人提問過該問題)，這是找到方向并解決問題的好方法。

2017-04-20 12:51:28

機器學習 Kaggle 人工智能

揭秘AI深處的黑暗面：人工智能將取代人類，而你卻不知道它是如何機器學習的

即使是對計算機科學家來說，機器學習技術的運作也是晦澀不明的，遠不如人工編程易于理解。但這并不意味著未來所有的人工智能技術都是不可知的，只是從本質上來說，深度學習就好比一個看不見內部的黑盒子。

2017-04-20 08:24:27

AI深處人工智能機器學習

用十張圖解釋機器學習的基本概念

在解釋機器學習的基本概念的時候，我發現自己總是回到有限的幾幅圖中。以下是我認為最有啟發性的條目列表。

2017-04-19 10:55:20

機器學習基本概念

28款GitHub最流行的開源機器學習項目：TensorFlow排榜首

現在機器學習逐漸成為行業熱門，經過二十幾年的發展，機器學習目前也有了十分廣泛的應用，如：數據挖掘、計算機視覺、自然語言處理、生物特征識別、搜索引擎、醫學診斷、DNA序列測序、語音和手寫識別、戰略游戲和機器人等方面。

2017-04-19 10:32:01

GitHub 機器學習 TensorFlow

人工智能/機器學習知多少？

從在智力競賽節目和圍棋人機大戰戰勝人類，到推送廣告時表現出種族偏見而備受抨擊，我們似乎已經進入了人工智能發展步伐迅速加快的時代。但就目前而言，我們還無法讓機器具有完整的感知能力，使其電子“大腦”通過合理的道德判斷，完成復雜的認知任務。

2017-04-18 15:49:24

人工智能機器學習數據

廣告和推薦系統部署機器學習模型的兩種架構

廣告和推薦系統是機器學習是最成熟的應用領域。那么廣告和推薦系統是怎么在線上部署機器學習模型的呢?

2017-04-18 14:31:39

機器學習模型架構

英國開發人工智能新算法提高心臟病發作預測準確率

心臟病發作很難提前預測。據《科學》雜志17日報道，英國諾丁漢大學科學家開發了一種人工智能新算法，能顯著提高心臟病發作預測準確率，若投入臨床應用，每年或可挽救數百萬生命。

2017-04-18 12:27:16

人工智能心臟病機器學習

機器學習工程師必知的十大算法

機器學習/人工智能的子領域在過去幾年越來越受歡迎。目前大數據在科技行業已經炙手可熱，而基于大量數據來進行預測或者得出建議的機器學習無疑是非常強大的。

2017-04-18 09:46:31

機器學習工程師算法

開發者彈藥庫升級推薦五個機器學習框架

你可能沒聽過它們，但從今天起或許會考慮上手。

2017-04-17 13:59:37

機器學習代碼 TensorFlow

吳思楠機器學習之路：Numpy里多維數組的創建

Numpy是Python科學計算的核心庫之一，主要提供了對多維數組的強有力支持。

2017-04-14 15:28:27

1-Numpy 基礎多維數組

機器學習在惡意軟件檢測中的應用

機器學習是計算機科學的一個分支學科，目的在于賦予計算機從數據中學習的能力，使計算機能夠有效利用當今互聯網中存在的PB量級的數據，為人們在決策制定、任務執行方面提供幫助支持，這些工作對人們而言復雜度很高且耗時巨大。

2017-04-14 08:33:47

機器學習惡意軟件應用

Spark for python developers —Spark與數據的機器學習

機器學習可以從數據中得到有用的見解. 目標是縱觀Spark MLlib，采用合適的算法從數據集中生成見解。對于 Twitter的數據集, 采用非監督集群算法來區分與Apache Spark相關的tweets。初始輸入是混合在一起的tweets。首先提取相關特性, 然后在數據集中使用機器學習算法, 最后評估結果和性能。

2017-04-13 13:30:56

Spark Spark MLlib 機器學習

利用一點機器學習來加速你的網站

最近，我發現自己對 web 性能的定義可能太狹隘了，從用戶的角度上來說，這些只是 web 性能中的一些小插曲。所以我打開了我經常去的網站，嘗試了所有的用戶可能的操作，并記錄操作所花費的時間。(我們需要一些用戶操作時光軸工具)，之后，我發現了一個可行的提升性能的方案。

2017-04-13 11:20:56

機器學習代碼

聊天機器人中的兩把技術之火：AI和機器學習

隨著聊天機器人(chatbot)的普及，出現了一大堆類似的競爭應用框架。甲骨文認為秉承行業標準將會防止分散和不兼容的現象出現。

2017-04-13 09:57:39

機器學習人工智能 AI

用兩萬篇論文告訴你：機器學習在過去五年中發生了什么

來自斯坦福大學計算機學院的博士畢業生、OpenAI 的高級科學家 Andrej Karpathy 基于一份 arXiv 機器學習論文大數據，從論文數量、開源框架、數學模型和優化算法等多個方面對過去五年中的機器學習變化趨勢進行了詳細分析。

2017-04-12 09:00:53

機器學習發生框架

機器學習案例實戰之信用卡欺詐檢測

我是51CTO學院講師唐宇迪，在51CTO學院“4.20 IT充電節”(4月19~20日)到來之際，和大家分享一下機器學習實戰案例經驗。

2017-04-11 21:13:58

機器學習數據分析 pandas

數據分析機器學習的泰坦尼克案例-牛刀小試

我是51CTO學院講師唐宇迪，在51CTO學院“4.20 IT充電節”(4月19~20日)到來之際，和大家分享一下機器學習實戰案例經驗。

2017-04-11 20:49:02

機器學習大數據數據分析

機器學習研究與開發平臺的選擇

目前機器學習可以說是百花齊放階段，不過如果要學習或者研究機器學習，進而用到生產環境，對平臺，開發語言，機器學習庫的選擇就要費一番腦筋了。這里就我自己的機器學習經驗做一個建議，僅供參考。

2017-04-11 14:45:22

機器學習學習平臺大數據平臺

Python機器學習實戰：信用卡欺詐檢測

對于一個機器學習案例來說，一份數據肯定伴隨著很多的挑戰和問題，那么最為重要的就是我們該怎么解決這一系列的問題，大牛們不見得代碼寫的比咱們強但是他們卻很清楚如何去解決問題。今天咱們講述了一個以檢測任務為背景的案例，其中涉及到如何處理樣本不均衡問題，以及模型評估選擇的方法，最后給出了邏輯回歸在不用閾值下的結果。

2017-04-11 12:45:29

Python 機器學習信用卡欺詐檢測

機器學習的發展歷程及啟示

近年來，人工智能的強勢崛起，特別是剛剛過去的AlphaGo和韓國九段棋手李世石的人機大戰，讓我們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。

2017-04-11 09:00:24

機器學習發展歷程啟示

機器學習研究趨勢分析：TensorFlow已超越Caffe成研究最常用框架

你是否使用過 Google Trends?相當的酷，你在里面輸入關鍵詞，看一下谷歌搜索中這一詞條如何隨時間變化的。我想，過去 5 年中 arxiv-sanity 數據庫中剛好有 28303 篇機器學習論文，為什么不做一些類似的工作，看一下過去 5 年機器學習研究有何進化?結果相當的有趣，所以我把它貼了出來。

2017-04-10 18:00:11

機器學習 Google TensorFlow

學習機器學習時需要盡早知道的三件事

我已經在學術界和工業界進行了許多年的機器學習建模工作，在看了一系列討論“大數據”實用性問題的優秀視頻 Scalable ML 后，我開始思考總結一些在學習機器學習時，我希望能夠盡早明白的事情。視頻來源于 Mikio Braun，介紹了 Scala 和 Spark 相關的知識。

2017-04-10 08:40:14

機器學習模型應用模型評估

有望取代Spark的實時機器學習框架Ray

一個新的項目旨在為實時處理開發一種速度更快的框架，可用來支持用Python編寫的機器學習應用。

2017-04-08 17:32:39

人工智能喬丹 Ray

機器理解大數據的秘密：聚類算法深度詳解

在本文中，我將給出每種聚類算法的概述、工作方式的簡單介紹和一個更細節的逐步實現的案例。我相信這能幫助你理解這些算法。

2017-04-07 13:00:49

機器學習大數據聚類算法

機器學習難在哪

機器學習難，并不是因為數學難，而是因為選擇什么工具及Debug難?？焖儆行ebug是現代機器學習中的必備技能，但機器學習的Debug相比普通程序要難很多：候選錯誤空間大、調試周期長。

2017-04-07 09:32:20

機器學習調試算法

機器學習從用戶社交媒體資料中窺得的五種秘密譯文

大型數據企業正在積極利用機器學習技術判斷人類社會中的種種行為趨勢。利用一系列數據點，包括購物習慣、所訂閱雜志、Facebook關注乃至多達其他5000種關注取向，Cambridge Analytica等數據企業為美國的2.2億成年人建立起了預測性個性模型。

2017-04-07 07:01:31

機器學習社交媒體

5個開源Python庫，讓機器學習更簡單

Python 是一款強大的工具語言，被廣泛應用在大數據和機器學習之中。以下推薦了 5 個 Python 庫，幫你疏通機器學習之路。

2017-04-06 10:40:49

機器學習開源 Python庫

機器學習的本質就是數理統計？答案可能沒這么簡單

機器學習和統計建模是預測建模領域的兩個不同分支。這兩者之間的差距在過去的 10 年中正在不斷縮小，而且它們之間存在許多相互學習和借鑒的地方。未來，它們之間的聯系將會更加緊密。

2017-04-06 09:37:39

機器學習本質統計

如何構建用于檢測信用卡詐騙的機器學習模型？

我們將介紹一些強大的，但是在機器學習中普遍適用的技術。閱讀之后，你應該具備在你自己的領域著手進行具體機器學習實驗的相應知識。

2017-04-06 09:20:10

機器學習模型信用卡詐騙

改變正在發生！機器學習可以將人類帶向何方？

盡管無人駕駛汽車和機器人技術可能占據了新聞頭條，但人工智能、深度學習以及類似技術可能會讓它們的最大影響幾乎化為無形，方法就是通過無數方式簡化和推進日常生活和商業。

2017-04-05 15:20:56

機器學習人類人工智能

拖拽式機器學習的愛與恨

拖拽式機器學習是，人們在界面上通過拖拽就是建立機器學習過程。拖拽式機器學習系統一般擁有豐富的組件，包括數據清洗、特征選擇、訓練、預測和效果評估。通過類似于 “搭積木” 的方式，人們將學習組件合成一個完成的機器學習過程。

2017-04-05 14:00:10

拖拽式機器學習配置

為什么機器學習行業的發展離不開 “開源”

機器學習確實可以在開源工具的幫助下解決真正的科學技術問題。如果機器學習是為了解決真正的科學技術問題，社區需要建立在彼此的開源軟件工具之上。

2017-04-05 13:30:16

機器學習開源行業發展

百度IDL最新成果：從自然語言入手，教AI智能體像人類一樣學習

盡管人工智能取得了巨大的進步，但在許多方面仍然存在局限。例如，在電腦游戲中，如果AI智能體未預先編程游戲規則，則必須嘗試數百萬次才能確定正確的選擇。人類可以在更短的時間內完成相同的壯舉，因為我們擅長通過使用語言將過去的知識轉移到新的任務中。

2017-04-05 12:16:21

人工智能 AI智能學習

初學者必讀：從迭代的五個層面理解機器學習

梯度下降算法(或隨機梯度下降/stochastic gradient descent)是機器學習的巨大成功。

2017-04-05 08:39:20

機器學習模型梯度下降法

Python vs R : 在機器學習和數據分析領域中的對比

為了鼓勵新工具的出現，機器學習和數據分析領域似乎已經成了“開源”的天下。Python 和 R 語言都具有健全的生態系統，其中包括了很多開源工具和資源庫，從而能夠幫助任何水平層級的數據科學家展示其分析工作。

2017-04-01 14:23:35

Python R 機器學習

人工智能時代，機器學習和AI算法將改變“二八定律”

AI和機器學習將從以下三個重要方面來改變公司使用帕累托原則以提升利潤的方式。

2017-03-24 15:20:28

人工智能機器學習 AI算法

技術熱點：白話機器學習

機器學習和自然語言處理也是密不可分的。在很多自然語言處理中，將大量使用機器學習的概念。馬爾可夫鏈和條件隨機場，狄利克雷分布這些都是自然語言處理的基礎理論。

2017-03-24 13:40:44

機器學習模型神經

如何用機器學習算法預測“實驗室地震”？

機器學習算法預測“實驗室地震”絕對算得上是一個突破，這一突破不僅震驚了地質學家，還意味著機器學習用于真實地震的預測指日可待。

2017-03-24 08:58:23

機器學習算法預測

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