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机器学习

谷歌背后的数学: 一. 引言在如今这个互联网时代，有一家公司家喻户晓——它自 1998 年问世以来，在极短的时间内就声誉鹊起，不仅超越了所有竞争对手，而且彻底改观了整个互联网的生态。这家公司就是当今互联网上的第一搜索引擎 ...

驾驭机器学习的13种框架: 想大胆尝试机器学习？这些工具可以为你处理繁重的任务。驾驭机器学习的13种框架在去年，机器学习以前所未有的势头进入主流。对这股潮流起到推波助澜的不单单是成本低廉的云环境和功能更强大的GPU硬件，还有如今面向 ...

机器学习技术将让我们健康常驻: 本文转载自《连线》杂志2016年度特刊，这本特刊聚集了一批专家学者和意见领袖，他们致力于预测未来世界的发展趋势。本报告是《连线》做的第四份趋势预测报告。作者Nayanah Siva是一名在伦敦工作科学记者，供稿于《科 ...

被吹捧，被歪曲，贝叶斯理论究竟有什么大不了？: 贝叶斯定理变得如此受欢迎，甚至在CBS热播剧《Big Bang Theory》中「客串」了一把。但就像任何工具一样，它有利也有弊。我不确定我第一次听说贝叶斯定理是在何时。但我真正开始注重它仅是在这过去十年，在我的一些书 ...

从白富美相亲看特征预处理与选择: 讲机器学习为什么要讲相亲？被讨论群里的小伙伴催着相亲，哦不，催着讲特征工程紧啊。只是我们不太敢讲这么复杂高深的东西，毕竟工程实践的经验太复杂了，没有统一的好解释的理论，一般的教材讲这方面的内容不多。我 ...

Spotify每周歌曲推荐算法解析: Spotify是全球最大的正版流媒体音乐服务平台，2008年10月在瑞典首都斯德哥尔摩正式上线。Spotify提供的服务分为免费和付费两种，免费用户在使用Spotify的服务时将被插播一定的广告。而付费用户则没有广告，且可以拥 ...

机器学习算法一览: 按照不同的分类标准，可以把机器学习的算法做不同的分类。我们先从机器学习问题本身分类的角度来看，我们可以分成下列类型的算法：机器学习中有一大部分的问题属于『监督学习』的范畴，简单口语化地说明，这类问题中 ...

谷歌如何从网络的大海里捞到针: 包括谷歌在内，多数搜索引擎都是不断地运行计算机程序群，来检索网络上的网页、搜索每份文件中的词语并且将相关信息以高效的形式进行存储。每当用户检索一个短语，例如“搜索引擎”，搜索引擎就将找出所有含有被检索 ...

机器学习与统计学是互补的吗？: 本文中，阿姆斯特丹大学教授Max Welling介绍了机器学习与统计学关系的历史和未来。本文来自第6届IMS-ISBA（数理统计研究会和国际贝叶斯协会）圆桌讨论。Max Welling阿姆斯特丹大学在第6届IMS-ISBA（数理统计研究会- ...

NIPS(神经信息处理系统进展大会)机器学习相关内容: 今年的NIPS会议(神经信息处理系统进展大会)是当下人工智能和深度学习热情的一个聚焦点 —— 从中能够感受到机器学习领域的飞速发展，并且公开了两家新的人工智能初创公司。参会人数相比2014年的大会几乎翻倍（希望明 ...

垃圾短信相关用户细分方案: 垃圾短信是困扰很多用户的问题。其实通讯公司也曾通过一系列算法给用户标签，以此屏蔽掉容易发送垃圾短信的“黑名单”用户。本期，茹志强分享了他在工作接触到的案例和步骤。

数据科学驱动力矩阵方法介绍: 在当今的大数据时代，利用数据科学理论进行数据分析起着越来越重要的作用。探讨不同数据技巧类型和熟练程度对相关项目有着怎样的影响也开始具有重要意义。近日，AnalyticsWeek的首席研究员、Bussiness Qver Broadway ...

构建机器学习系统的20个经验教训: 数据科学家对优化算法和模型以进一步发掘数据价值的追求永无止境。在这个过程中他们不仅需要总结前人的经验教训，还需要有自己的理解与见地，虽然后者取决于人的灵动性，但是前者却是可以用语言来传授的。最近Devend ...

用一个案例解释互联网为什么需要数学: 想象一个含有250亿份文件，却没有集中管理机构和馆员的图书馆，而且任何人都可以在任何时间添加新的文件而不需要通知其他人。一方面你可以确定，这庞大的文件堆中有一份文件含有对你至关重要的信息，而另一方面，你 ...

机器学习商业应用入门及七个实例: 你可能听说过谷歌和Facebook这样的公司如何利用机器学习来开车、识别语音和分类图片。你可能会想，这很酷。但这和你的工作有什么关系呢？好吧，来看看这些公司如何使用机器学习吧。一家支付处理公司在几十亿次交易中 ...

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