阿里云机器学习PAI介绍Summer久石譲-「菊次郎の夏」オリジナル?サウンドトラック机器学习大致可以分三类：有监督学习：指每个样本都有对应的期望值，通过模型搭建，完成从输入的特征向量到目标值的映射，典型的例子是回归和分类问题，例如：逻辑回归、随机森林、决策树。无监督学习：指在所有的样本中没有任何目标值，期望从数据本身发现一些潜在的规律，例如一些简单的聚类K-means、DBSCAN等。增强学习：
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2020-11-16 13:20:47
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12个行业月均阅读超100亿，看Spark如何助力微博Feed算法提升活跃度#编者按：本文由高可用架构向黄波约稿，介绍黄波在SparkSummitChina2016中的演讲精华，并侧重对微博系统和Feed系统进行了更多的介绍。黄波，2010年加入新浪微博，微博研发中心Feed技术专家，负责微博Feed流排序和推荐相关项目。目前专注于基于Spark、Storm等计算平台的大数据处理，致力于将分布式计
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2020-11-16 13:06:48
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蓄水池算法 分析一下蓄水池算法在抽奖中的应用。 应用场合 考虑参加抽奖的用户基数很大且未知，也可以说是这个基数可能会动态地增加，那么在这种情况下，固定选取k个人中奖，如何保证实时参加抽奖的n个用户中每个人中奖的概率为k/n呢？（为何不在最终结果n出来时再来随机抽取k个样本，保证概率为k/n呢？其实这 ...
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2020-11-12 13:29:05
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简介 这是一个基于spring boot + maven + opencv 实现的图像识别及训练的项目 包含车牌识别、人脸识别等功能，贯穿样本处理、模型训练、图像处理、对象检测、对象识别等技术点 java语言的深度学习项目，在整个开源社区来说都相对较少； 拥有完整的训练过程、检测、识别过程的开源项目 ...
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2020-11-08 17:52:44
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k折验证中k值对偏差和方差的影响？ 总共n个数据，假设为2，每次训练集大小为n/2，每次训练的数据量会偏小，取平均值后，由于每次训练的数据量比较小，最终学习输出的模型会不能很好的代表样本的分布（欠拟合），换句话说就是偏差大。或者这么理解，由于k折交叉验证是使用k次训练的结果取平均值来进行预测的，如果 ...
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2020-11-08 17:06:28
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IMPROVING THE IMPROVED TRAINING OF WASSERSTEIN GANS: A CONSISTENCY TERM AND ITS DUAL EFFECT Intro 本文是对wgan的扩展，通过添加对真实样本周围的gp，使得网络处处gp不仅在真实样本和生成的样本之间能够 ...
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2020-11-08 16:40:40
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作者|PROCRASTINATOR 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 概述 了解类权重优化是如何工作的，以及如何在logistic回归或任何其他算法中使用sklearn实现相同的方法 了解如何在不使用任何采样方法的情况下，通过修改类权重可以克服类不平衡数据的问题 介绍 机器学习中的 ...
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2020-11-06 02:46:36
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支持向量机简述 算法思路：先研究在线性可分训练样本集上如何画出一条直线来分开，然后推广到非线性可分的问题上 如果存在一条直线可以分开圆圈和叉，那么在空间中一定存在着无数条直线可以分开圆圈和叉，那一条直线是最好的？ 上图中，相比之下，2号线对于误差的容忍程度更多一些 将分界线平行的向两侧移动，直到接触 ...
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2020-10-18 09:44:58
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PCA是什么，与数据挖掘有何关系？ 概率论和数理统计的关系？ https://www.zhihu.com/question/20269390 概率论是知道数据的生成过程情况下，求观测数据的一些特点（概率） 数理统计是知道观察数据的结果，求数据生成过程。 样本点，样本空间，事件是什么，他们之间的关系是 ...
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2020-10-18 09:28:35
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1、准备测试数据10个样本，10个位点 [root@linuxprobe test]# ls test.map test.ped [root@linuxprobe test]# cat test.ped ## 10个样本，10行 DOR sample01 0 0 0 -9 G G C C G G G ...
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2020-10-07 20:45:17
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