简介： 大数据自 2009 年走向人们的视野，亦如所有新技术的发展，经历了一波炒作后，由风口回归理性发展。我们可以看到，随着 IOT 技术的发展和成熟，以及 5G 业务的全面铺开，数据规模还将持续增长。新晋技术风口 AI、区块链、RPA 的发展也都离不开大数据技术。大数据技术将作为一项基础技术，应用 ...
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2019-12-24 18:22:06
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二、基本概念 1 有监督学习与无监督学习 根据样本数据是否带有标签值，可以将机器学习算法分成有监督学习和无监督学习两类。有监督学习的样本数据带有标签值，它从训练样本中学习得到一个模型，然后用这个模型对新的样本进行预测推断。有监督学习的典型代表是分类问题和回归问题。 无监督学习对没有标签的样本进行分析 ...
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2019-12-23 16:41:39
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时间过得很快，这篇文章已经是机器学习入门系列的最后一篇了。短短八周的时间里，虽然对机器学习并没有太多应用和熟悉的机会，但对于机器学习一些基本概念已经差不多有了一个提纲挈领的了解，如分类和回归，损失函数，以及一些简单的算法——kNN算法、决策树算法等。 那么，今天就用聚类和K Means算法来结束我们 ...
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2019-12-23 13:09:39
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训练集用于模型参数，测试集用于估计模型对样本的泛化误差，验证集用于“训练”模型的超参数。 我们知道一个机器学习模型通常包括两个部分的参数：模型参数和超参数。其中超参数是用于控制模型行为的超参数，这些参数不是通过模型本身学习而来的。例如多项式回归模型里面，多项式的次数，学习速率是超参数。这些超参数不能 ...
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2019-12-23 13:07:48
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模型（model）：计算机层面的认知 学习算法（learning algorithm），从数据中产生模型的方法 数据集（data set）：一组记录的合集 示例（instance）：对于某个对象的描述 样本（sample）：也叫示例 属性（attribute）：对象的某方面表现或特征 特征（feat ...
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2019-12-22 14:28:59
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残差网络（Residual Networks, ResNets） 1. 什么是残差 “残差在数理统计中是指实际观察值与估计值（拟合值）之间的差。”“如果回归模型正确的话， 我们可以将残差看作误差的观测值。” 更准确地，假设我们想要找一个 xx，使得 f(x)=bf(x)=b，给定一个 xx 的估计值 ...
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2019-12-21 22:22:31
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今天，牛大和大家唠唠，基金投资中最重要的是什么？ 朋友们可能说是经验、技术、纪律与原则等等，这些确实很重要。 我给大家说说另一个重要的因素：心态 经常听到有人说“何以解忧，唯有暴富”。 但真正很多暴富的人，比如买彩票中奖的，绝大部分人最终过的比最初没有钱的时候还要惨。 为什么？ 用查理·芒格先生的一 ...
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2019-12-21 18:26:34
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目录 机器学习定义 基本概念 机器学习之常见应用框架 机器学习、数据分析、数据挖掘区别与联系 机器学习分类【重要】 机器学习开发流程【重要】 机器学习之商业场景 一、机器学习定义 Machine Learning(ML) is a scientific discipline that deals w ...
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2019-12-21 15:15:33
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作者介绍 回归本心 本人名叫刘钢，从小我爸就期待我像钢铁一样坚强，单凭一个钢字，写博客的原因是一种对技术的追求，而博客园的名称叫insist钢，就是希望我自己能一直坚持本心，坚持下去，人生在世，总是得花时间和精力投入到自己喜欢上的事情，我喜欢计算机，我将我的时间和精力以及金钱很大一部分的花在了计算机 ...
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2019-12-21 11:37:07
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逻辑回归 原理 逻辑回归模型 逻辑回归模型（LR）是判别模型，可以用于二分类或多分类，模型如下： 二分类： $$P(Y=1 | x)=\frac{\exp\left(w \cdot x\right)}{1+ \exp \left(w \cdot x\right)}$$ $$P(Y=0 | x)=\f ...
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2019-12-19 23:00:39
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