机器学习如何帮助解决大数据转换和管理问题 尽管大数据分析技术取得了惊人的进步，但我们在很大程度上仍需要手动来完成重要任务，例如数据转换和数据管理。随着数据量的增长，手动完成任务与自动化产生的生产力差距越来越大，这使得以人工智能和机器学习为基础的自动化趋势越来越有市场。机器学习可以帮助缩小这一差距吗？ ...
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2020-04-10 15:53:23
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新的学习路径、学习想法和思路的头脑风暴：基于泰迪云课程，对数据分析和数据建模，机器学习算法进行统筹，接着是基于大数据的数据挖掘、进度、泰迪云代码已经下载，对相关内容进行应用和学习想通视频之后对代码进行研究专家经验、优秀经验工程师经验转化。从论文中第三四大章，读取 设计和解决问题流程找论文、使用ben... ...
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2020-04-10 14:41:25
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1.学习记录 2、用自己的话总结“梯度”，“梯度下降”和“贝叶斯定理”， 梯度：在指定方向每单位距离的数值变化 梯度下降：简单来说就是解决一个问题的时候，寻找他的最优解，也可能是局部最优 贝叶斯定理：p(A|B)=P(A)x[p(B|A)/p(B)] ...
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2020-04-09 12:21:36
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Python开发环境以及基本库的安装： Pip list 什么是机器学习： 机器学习是一种能够赋予机器学习的能力，让机器想人一样的去做出决策以此让它完成直接编程无法完成的功能和方法，利用数据训练出模型，然后使用模型预测的一种方法。 机器学习通常分为四类： 1、监督学习 2、无监督学习 3、半监督学习 ...
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2020-04-08 19:08:59
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构建深度学习模型的基本步骤 需要举例的地方以波士顿房价预测为案例 波士顿房价预测是一个经典的机器学习任务，类似于程序员世界的“Hello World”。和大家对房价的普遍认知相同，波士顿地区的房价是由诸多因素影响的。该数据集统计了13种可能影响房价的因素和该类型房屋的均价，期望构建一个基于13个因素 ...
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2020-04-07 12:59:13
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ROC曲线：全称 Receiver Operating Characteristic曲线，即受试者工作特性曲线，在机器学习领域常用于判断分类器的好坏。 要了解ROC曲线，首先要了解该曲线的横纵坐标 —— FPR（1-特异度）和TPR（召回率或者灵敏度）。 1. 基本概念 —— 混淆矩阵 绘制混淆矩阵 ...
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2020-04-06 21:02:44
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前段时间因为店铺不能开门，我花了一些空余时间看了很多机器学习相关的资料，我发现目前的机器学习入门大多要不门槛比较高，要不过于着重使用而忽视基础原理，所以我决定开一个新的系列针对程序员讲讲机器学习。这个系列会从机器学习的基础原理开始一直讲到如何应用，看懂这个系列需要一定的编程知识（主要会使用 pyth ...
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2020-04-06 17:44:39
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Jerry之前的文章介绍过，我所在的团队曾经用SAP Leonardo上的机器学习服务，开发了一系列消费这些服务的原型应用： "如何在Web应用里消费SAP Leonardo的机器学习API" "如何对SAP Leonardo上的机器学习模型进行重新训练" "SAP Leonardo图片处理相关的机 ...
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2020-04-06 15:14:41
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机器学习图解 机器学习(Machine Learning)是计算机科学的一个方向。利用统计学的技巧，机器学习算法(Machine Learning Algorithms)能够自动学习并识别数据内的规律。凭着这些规律，算法便能作出高度准确的预测。 每当提到机器学习，大家总是被其中的各种各样的算法和方法 ...
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2020-04-06 09:49:47
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1.python环境和pip list 2.视频学习 3.什么是机器学习，有哪些分类？结合案例，写出你的理解。 机器学习是一门多学科交叉专业，涵盖概率论知识，统计学知识，近似理论知识和复杂算法知识，使用计算机作为工具并致力于真实实时的模拟人类学习方式， 并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率 ...
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2020-04-05 22:14:25
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