本链接为《美团机器学习实践》高清PDF+思维导图，介绍了美团机器学习知识，主要侧重工业界的业务实践，本资料非常适合具有一定机器学习基础的同学学习 本资源链接：https://pan.baidu.com/s/1z-Z10rF246yHFr9MVHzC-A 提取码：g86q ? ? ...
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2020-05-19 14:18:12
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1.课程链接（B站）： https://www.bilibili.com/video/BV164411S78V?from=search&seid=4126866440452622444 2.复习参考： 这里我用别人的写的博客进行课后复习，不必要重复别人的做过的工作，效率也会比较高（可能没有更新完） ...
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2020-05-18 23:07:47
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一些评估方法 1.留出法 它将数据集D划分为两个互斥的集合，其中一个集合作为训练集S，S的补集作为测试集T。在S上训练出模型后，用T来评估其测试误差，作为对泛化的估计。 2.交叉验证法 将数据集划分为k个大小相似的互斥子集，D=D1 U D2 U...Dk，每个子集都尽可能保持分布一致性。每次选择k ...
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2020-05-18 23:06:57
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1. 读邮件数据集文件，提取邮件本身与标签。 列表 numpy数组 import csv sms=open("D:\机器学习\SMSSpamCollection",'r',encoding='utf-8') csv_reader=csv.reader(sms, delimiter='\t') for ...
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2020-05-18 20:22:09
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DSW（Data Science Workshop）是阿里巴巴PAI团队根据多年的AI算法和产品研发经验积累，围绕提高AI算法研发效率，降低研发成本而推出的一款适用于各类AI开发者的云端机器学习集成开发环境。
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2020-05-18 19:08:40
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机器学习算法及代码实现–支持向量机 1、支持向量机 SVM希望通过N-1维的分隔超平面线性分开N维的数据，距离分隔超平面最近的点被叫做支持向量，我们利用SMO（SVM实现方法之一）最大化支持向量到分隔面的距离，这样当新样本点进来时，其被分类正确的概率也就更大。我们计算样本点到分隔超平面的函数间隔，如 ...
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2020-05-18 18:51:25
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随着大数据时代的到来和人工智能的崛起，机器学习所能处理的场景更加广泛和多样。构建的模型需要对批量数据进行处理，为了达到实时性的要求还需要直接对流式数据进行实时预测，还要具备将模型应用在企业应用和微服务上能力。为了取得更好的业务效果，算法工程师们需要尝试更多更复杂的模型，需要处理更大的数据集，使用分布式集群已经成为常态；为了及时对市场的变化进行反应，越来越多的业务选用在线学习方式直接处理流式数据、实时更新模型，提高业务效果。
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2020-05-18 18:40:02
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机器学习算法及代码实现–神经网络 1、神经网络 神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activation function）。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。 ...
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2020-05-18 18:39:28
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TensorFlow作为著名机器学习相关的框架，很多小伙伴们都可能要安装它。WIN+R，输入cmd运行后，通常可能就会pip install tensorflow直接安装了，但是由于这个库比较大，接近500M，加上这个是国外链，特别慢，所以需要镜像网站来帮忙。 1.利用镜像安装： 国内知名的镜像网站 ...
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2020-05-17 16:15:00
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我在公司里做了一段时间Python数据分析和机器学习的工作后，就尝试着写一本Python数据分析方面的书。正好去年有段时间股票题材比较火，就在清华出版社夏老师指导下构思了这本书。在这段特殊时期内，夏老师和出版社的其它老师为这本书到处奔走，终于在近期上市。 《基于股票大数据分析的Python入门实战 ...
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2020-05-17 13:35:35
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