人工智能理解常识的数十年挑战，如何让 AI 不再“智障”？ 最新一波 AI 进步浪潮，结合了机器学习与大数据，已为我们提供能够对口头命令做出响应的工具，以及可以识别道路前方物体的自动驾驶汽车。 但不得不说，这些所谓“智能”产品的常识基本为零。 亚马逊智能助理 Alexa 与苹果智能助理 Siri 可 ...
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2020-05-23 18:06:26
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1、最大熵模型 最大熵模型描述的是这么一种情况，即在有约束条件的情况下，如何得到最好的模型。我们先来考虑如果没有约束的条件下，如何获得最好的模型，举个栗子，比如一个骰子，有6个面，转一次，求每个面的概率，根据经验，每个面的概率是1/6，这其实就是我们让整个系统熵最大。 那么什么是在有约束条件下概率最 ...
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2020-05-23 13:16:03
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[TOC] 我有一点点机器学习的基础，这一章阅读起来还是比较轻松。 1 统计学习 1.1 背景 这里首先要介绍一下 贝叶斯派 和 频率派 。举个栗子：一个病毒检测试剂，如果受检者为阳性，误检率为1%，如果受检者为阴性，误检率为2%；若人群中某个人的检测结果为阳性，则此人携带病毒的概率是多少。概率派观 ...
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2020-05-23 10:03:51
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Alink 是阿里巴巴基于实时计算引擎 Flink 研发的新一代机器学习算法平台，是业界首个同时支持批式算法、流式算法的机器学习平台。本文将从模型角度入手带领大家来再次深入Alink。 ...
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2020-05-23 09:58:18
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模型有很多参数，如何找到最佳的参数组合？ 调整参数何时为止：应该遵循偏差和方差协调的原则。 本章将介绍： 调整参数对机器学习的重要性 如何使用网格搜索优化参数 如何使用随机搜索优化参数 机器学习算法调参 调整算法参数是采用机器学习解决问题的最后一个步骤，有时也被称为超参数优化。 参数可以分为两种：一 ...
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2020-05-23 09:19:48
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本文始发于个人公众号： TechFlow ，原创不易，求个关注 今天是机器学习专题的第21篇文章，我们一起来看一个新的模型——决策树。 决策树的定义 决策树是我本人非常喜欢的机器学习模型，非常直观容易理解，并且和数据结构的结合很紧密。我们学习的门槛也很低，相比于那些动辄一堆公式的模型来说，实在是简单 ...
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2020-05-22 09:47:08
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有时提升一个模型的准确度很困难，尝试所有曾学习过的策略和算法，但模型的正确率并没有改善。 前面介绍的算法中，每种算法都有不同的适用范围，可以把多种机器学习算法组合在一起，这时提高算法准确度的有效方法之一。 接下来介绍如何通过scikit-learn来实现集成算法，包括： 装袋（Bagging）算法： ...
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2020-05-22 09:26:55
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近日，阿里云推出机器学习PAI两大新品DSW 2.0 & Alink商业版，机器学习PAI产品家族，覆盖了机器学习的数据处理、建模、训练、模型优化、在线预测的全产品线，用户既可以搭建完整的个性化推荐系统，让CTR提高10%+； 也可以使用Blade进行深度学习模型进行优化，节省GPU消耗50%。本次推出的DSW 2.0 半托管的模式，具有权限更开放、体验更优、成本更低的特点，而Alink商业版，基于开源实时算法库Alink半托管商业化服务，兼具完整性和灵活性，可以让每个企业和开发者更加方便地使用机器学习技术。
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2020-05-22 00:23:10
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机器学习入门与进阶 "一.机器学习基础与特征工程" "二.机器学习算法篇 线性回归(1)" "二.机器学习算法篇 线性回归(2)" 更新中... ...
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2020-05-21 23:56:26
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