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机器学习

Andrej Karpathy：神经网络是软件2.0，而非机器学习的一种工具: 我有时看到人们把神经网络称为“机器学习工具箱中的另一种工具”。神经网络作为一种工具有这样那样的优点和缺点，在这个任务或那个任务工作，有时你可以利用它们赢得Kaggle的比赛。不幸的是，这种解释只见树木，不见 ...

为什么XGBoost在机器学习竞赛中表现如此卓越？: 机器学习算法的目标是减少预期的泛化误差，这也被称为风险（risk）。如果我们知道真实的分布 P(x,y)，那么风险的最小化就是一个可以通过优化算法解决的最优化任务。但是，我们并不知道真实分布，只是有一个用于训练 ...

呼之欲出的量子计算机，和它漫长的最后一英里: 图：中国科学院院士、量子计算专家、图灵奖获得者姚期智11月4日，中国科学院院士、量子计算专家、图灵奖获得者姚期智在腾讯WE大会的五周年论坛上远程发布了最新演讲。姚期智用RSA的密码系统作例子说明了量子计算机的 ...

数据缺失的坑，无监督学习这样帮你补了: 无监督学习（UL）有很多没开发的潜力。它是一门从“未标记”数据中推导一个函数来描述其隐藏结构的艺术。但首先，从数据中找到其结构是什么意思呢？让我们来看以下两个例子：Blobs气泡状分布：这个简单。任何人看到 ...

AUC越大，正确率就越高？: 近日，一位朋友拿着两个模型预测效果比较的结果来咨询，当然是遇到了一个好像不太正常的现象才来咨询的。两个模型都是二分类结局的，应用常见的Logistic回归模型得到结果如下：模型A的正确率为85%，AUC为0.98；模型B ...

机器学习之确定最佳聚类数目的10种方法: 在聚类分析的时候确定最佳聚类数目是一个很重要的问题，比如kmeans函数就要你提供聚类数目这个参数，总不能两眼一抹黑乱填一个吧。之前也被这个问题困扰过，看了很多博客，大多泛泛带过。今天把看到的这么多方法进行 ...

适合入门的8个趣味机器学习项目: 谈到机器学习，相信很多除学者都是通过斯坦福大学吴恩达老师的公开课《Machine Learning》开始具体的接触机器学习这个领域，但是学完之后又不知道自己的掌握情况，缺少一些实际的项目操作。对于机器学习的相关竞赛挑 ...

亚马逊CTO：机器学习的进步是如何推动企业发展的: Vogels博士认为往往在事情发生以后我们才能明确是否科技进步了，但是人工智能和机器学习这两项技术有点不同。机器学习作为AI（人工智能）的一部分，对于大规模数据从规则和认知模型上进行描述，完成针对未来数据的预 ...

DARPA再出新招：射频频谱+机器学习=射频学习？: 近日，美国国防高级研究计划局（Defense Advanced Research Projects Agency, DARPA）推出新项目：运用机器学习技术识别数以亿计不同的无线电讯号。如今人们的生活中，应用射频的电子设备无处不见，数以亿计的移动电 ...

千锤万凿出深山：且谈特征工程最佳实践: 作为为机器学习创建新特征的实现过程，特征工程已经成为改进预测模型的最具实效的方法之一。获取特征难度极高、相当耗时且要求具备专业知识。“应用机器学习”在本质上其实就是在实现特征工程。通过特征工程方法，你 ...

大规模机器学习的编程技术、计算模型以及Xgboost和MXNet案例: 大家好，很高兴和大家一起分享大规模机器学习相关的知识，希望大家能有所收获。现在，机器学习的趋势从传统方法中的简单模型 + 少量数据（人工标注样本），到简单模型 + 海量数据（比如基于逻辑回归的广告点击率预测 ...

基于机器学习的KPI自动化异常检测系统: 在实际的运维场景中，构建一个异常检测系统往往需要两个角色共同参与：领域专家和算法开发人员。领域专家也就是我们的运维人员，他们对KPI曲线的行为很熟悉，可以通过观察KPI曲线并结合自己的领域知识，判断KPI曲线 ...

重新思考机器学习：大数据消耗已无必要: 从很多方面看，机器学习可以说是大数据革命的一个延伸，但它比大数据更难攻克。虽然希望常在，但是正如Gartner分析师Nick Heudecker指出的那样：“只有15%的机构能在生产中成功应用大数据”。那么，机器学习呢？Nick ...

横向对比三大分布式机器学习平台：Spark、PMLS、TensorFlow: 机器学习（尤其是深度学习）最近已经在语音识别、图像识别、自然语言处理和推荐/搜索引擎等方面取得了变革性的成功。这些技术在自动驾驶汽车、数字医疗系统、CRM、广告、物联网等方面的应用非常有前途。当然，资本带 ...

聊一聊「特征工程」的最佳实践: 特征工程是指为机器学习算法创造新特征的过程，这是提高模型预测表现的有力手段。创造新的特征是一件十分困难的事情，需要丰富的专业知识和大量的时间。机器学习应用的本质基本上就是特征工程。——Andrew Ng通过特 ...

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