一：问题规划 这一章中将讨论推荐系统的有关内容，它是在机器学习中的一个重要应用。 机器学习领域的一个伟大思想：对于某些问题，有一些算法可以自动地学习一系列合适的特征，比起手动设计或编写特征更有效率。这是目前做的比较多的研究，有一些环境能让你开发某个算法来学习使用那些特征。 接下里让我们通过推荐系统的 ...
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2020-05-25 00:05:59
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1.读取 2.数据预处理 3.数据划分—训练集和测试集数据划分 from sklearn.model_selection import train_test_split x_train,x_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, ...
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2020-05-24 16:48:39
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[toc] 遗传 选择，交叉，变异 模拟退火 假设前一个状态为$x(n)$，系统根据某一规则（比如梯度下降）使状态变为$x(n+1)$时，系统的能量（通过损失函数算得）由$E(n)$变为E(n+1)，定义由$x(n)$到$x(n+1)$的状态转化的接受概率为： $P=\left\{\begin{ma ...
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2020-05-24 11:37:03
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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，实在是简单得多。 其实我们生活当中经常在用决策树，只是我们自己没有发现。决策树的本质就是一堆if else的组合，举个经典的例子，比如我们去小摊子 ...
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2020-05-24 10:01:31
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第十二章 如何锻炼数据科学技能 （资深数据科学家 & 创新领袖） 数据科学是一个结合了应用数学，计算机科学，商业资讯和新产品研发的综合职位。统计学，机器学习，sql，hadoop，java（数据科学家应该像瑞士军刀一样多才多艺，能够在诸多领域多才多艺，并且在一两个领域内拥有深邃的真知灼见。）商业资讯 ...
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2020-05-24 09:17:20
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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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编程语言 时间：
2020-05-23 09:19:48
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