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机器学习

随机森林算法预测法官判决,准确度优于人类水平
随机森林算法预测法官判决,准确度优于人类水平
「最高法院见!」唐纳德·特朗普总统在上周为回应地方法院对国家安全政策的看法而发推文这样说。但把这样一个案件直接递送到最高法院是一个好主意吗?人工智能可能会很快就给出答案。一项新研究表明,即使在信息比较 ...
你是合格的机器学习数据科学家吗?来挑战这40题吧!(附解答)
你是合格的机器学习数据科学家吗?来挑战这40题吧!(附解答)
目前机器学习是最抢手的技能之一。如果你是一名数据科学家,那就需要对机器学习很擅长,而不只是三脚猫的功夫。作为 DataFest 2017 的一部分,Analytics Vidhya 组织了不同的技能测试,从而数据科学家可以就这些关键 ...
数学模型教你如何成为星际争霸高手——确定性模型
数学模型教你如何成为星际争霸高手——确定性模型
俗话说,要想成为高手,必须要先战胜自己,而战胜自己之前要先学会如何打败电脑。这也是为什么武林高手要先和自己过招,然后不断地挑战风格各异的对手,以不变应万变。当然,还要熟悉各种战术,攻其不备出其不意。星 ...
线性回归之玩转金郡
线性回归之玩转金郡
金郡 (King County, Washington) 是美国华盛顿州的一个郡,郡治西雅图。斯蒂文是华盛顿大学 2016 应届毕业生,毕业去了一个房地产公司做数据挖掘。老板第一天就丢给斯蒂文一张 csv 表,里面有 21000 多个房屋数据, ...
TuX2:面向机器学习的分布式图计算系统
TuX2:面向机器学习的分布式图计算系统
当下,机器学习的技术成果已经深入到了我们生活中的各个方面。从网页检索系统,到电影书籍推荐系统、广告展示系统……这些看似隐形却又存在感十足的技术无一不得到了机器学习的支撑。可以这么说:没有计算机技术的发 ...
机器理解大数据的秘密:聚类算法深度详解
机器理解大数据的秘密:聚类算法深度详解
理解大数据方面,聚类是一种很常用的基本方法。对于一台机器而言,将这 10 个对象分类成几个有意义的分组却并不简单——在一门叫做组合学(combinatorics)的数学分支的帮助下,我们知道对于这 10 只虫子,我们可以 ...
NIPS 十大机器学习精选论文
NIPS 十大机器学习精选论文
人工智能和机器学习领域的学术论文汗牛充栋。每年的各大顶级会议、研讨班录用好几千篇论文,即便是亲临现场也很难追踪到所有的前沿信息。在时间精力有限的情况下,选择精读哪些论文,学习哪些热门技术就成为了AI学者 ...
DARPA启动“终身学习机器”项目 推动第三次人工智能技术浪潮
DARPA启动“终身学习机器”项目 推动第三次人工智能技术浪潮
当前,人工智能在无人驾驶、机器人等民用和商业领域的应用日益广泛,在国防领域亦是如此,例如人工智能在网络安全和动态后勤规划等方面的应用。人工智能以机器学习技术为核心,并依赖于精巧的编程和庞大的数据支撑。 ...
机器学习确实还没商品化,也不必需博士学位
机器学习确实还没商品化,也不必需博士学位
上周,我收到了两个前提截然相反的问题:其中一个是兴奋地认为机器学习目前已经自动化了,而另一个则担心学习机器学习会花掉多年的时间,以下是这两个问题的原话:问题 1:我听说,谷歌云宣称,企业家能轻易且快速的 ...
迁移学习全面概述:从基本概念到相关研究
迁移学习全面概述:从基本概念到相关研究
近年来,我们越来越擅长训练深度神经网络,使其能从大量的有标签的数据中学习非常准确的输入到输出的映射,无论它们是图像、语句还是标签预测。我们的模型仍旧极度缺乏泛化到不同于训练的环境的能力。什么时候需要这 ...
机器学习的发展历程及启示
机器学习的发展历程及启示
近年来,人工智能的强势崛起,特别是刚刚过去的AlphaGo和韩国九段棋手李世石的人机大战,让我们领略到了人工智能技术的巨大潜力。数据是载体,智能是目标,而机器学习是从数据通往智能的技术途径。因此,机器学习是 ...
谷歌微软等科技巨头数据科学面试107道真题:你能答出多少?
谷歌微软等科技巨头数据科学面试107道真题:你能答出多少?
来自 Glassdoor 的最新数据可以告诉我们各大科技公司最近在招聘面试时最喜欢向候选人提什么问题。首先有一个令人惋惜的结论:根据统计,几乎所有的公司都有着自己的不同风格。由于 Glassdoor 允许匿名提交内容,很多 ...
60万人才储备, 谷歌收购 Kaggle 背后利益分析
60万人才储备, 谷歌收购 Kaggle 背后利益分析
Kaggle 是一个预测建模和机器学习竞赛的众包平台,Google 收购 Kaggle 令它得以在这个人才紧缺的市场获得60万数据科学家的人才储备。Google 声称这笔交易将帮助它实现“AI民主化”。如果你是一家试图在AI技术的军备 ...
分享 :我理解的朴素贝叶斯模型
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我想说:“任何事件都是条件概率。”为什么呢?因为我认为,任何事件的发生都不是完全偶然的,它都会以其他事件的发生为基础。换句话说,条件概率就是在其他事件发生的基础上,某事件发生的概率。条件概率是朴素贝叶 ...
如何评价周志华深度森林模型,热议会否取代深度学习 DNN
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深度神经网络需要花大力气调参,相比之下 gcForest 要容易训练得多。实际上,在几乎完全一样的超参数设置下,gcForest 在处理不同领域(domain)的不同数据时,也能达到极佳的性能。gcForest 的训练过程效率高且可扩 ...

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