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深度点评亚马逊、微软、谷歌、IBM 等 6 大机器学习云。Azure 机器学习工具包括导入数据集、训练和发布实验性模型、在 Jupyter Notebooks 中处理数据和保存已训练的模型等功能。谷歌翻译 API、云视觉 API 和新的谷歌云语音 API 都是预训练的机器学习模型。SPSS Modeler 中的机器学习算法、特征选择方法和对支持格式的选择，都可以拿来和 Azure ... 阅56 转0 评0 公众公开 16-05-26 11:31 |
解决方案：调研解决该问题的常见算法，写一个自动脚本， 进行抽样检查，在测试之后，挑选合适的算法，进行重点优化。Regression algorithmsSVM algorithmsData projection algorithmsDeep learning algorithmsTime series forecasting algorithmsRating system algorithmsRecommender system algorithmsFeature selection algorithmsClass imba... 阅220 转0 评0 公众公开 16-05-06 04:23 |
但是，现在人工智能仍然有一些困境，比方说如何能够让人工智能来深层理解文字，有一个著名的类似于图灵测试的比赛，深层次理解文字，在自然语言上问一些有歧异的问题，计算机如果要能正确的回答这个问题，那个模型就不仅仅要理解这些文字，而且要理解深层的背景文字，要理解周边的文字。同时，人工智能的应用也不仅仅是在图像方面。我觉得现在... 阅1998 转11 评0 公众公开 16-05-03 06:53 |
SVC(kernel=''linear'')In [62]: svc.fit(iris.data, iris.target)Out[62]: SVC(C=1.0, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0, degree=3, gamma=0.0, kernel=''linear'', probability=False, shrinking=True, tol=0.001, verbose=False)PCA(n_components=2)In [77]: pca.fit(iris.data)Out[77]: PC... 阅108 转0 评0 公众公开 16-04-06 04:37 |
大数据时代里，互联网用户每天都会直接或间接使用到大数据技术的成果，直接面向用户的比如搜索引擎的排序结果，间接影响用户的比如网络游戏的流失用户预测、支付平台的欺诈交易监测等等。SVM绝不是入门级的机器学习算法，选择介绍它是因为，机器学习需要解决的数据线性不可分、过拟合等问题，SVM都给出了比较可靠的解决方案，借此我们也可以对... 阅149 转1 评0 公众公开 16-04-06 04:33 |
scikit-learn有一些标准数据集，比如用于分类的 iris 和 digits 数据集，和用于回归的 波士顿房价 (boston house prices)数据集。$ python >>>from sklearn import datasets >>>iris = datasets.load_iris() >>>digits = datasets.load_digits()在scikit的特定情形下，用joblib’s来代替pickle（joblib.dump&jo... 阅313 转1 评0 公众公开 16-04-06 04:05 |
数据收集完成后，js会请求一个后端的数据收集脚本（图1中的backend），这个脚本一般是一个伪装成图片的动态脚本程序，可能由php、python或其它服务端语言编写，js会将收集到的数据通过http参数的方式传递给后端脚本，后端脚本解析参数并按固定格式记录到访问日志，同时可能会在http响应中给客户端种植一些用于追踪的cookie。4、请求一个后端脚... 阅28 转0 评0 公众公开 16-04-05 06:12 |
这些轮到我方的节点叫做max节点，max节点的值是其子节点最大值。Alpha-beta算法可以看成变种的Minimax，基本方法是从根节点开始采用深度优先的方式构造格局树，在构造每个节点时，都会读取此节点的alpha和beta两个值，其中alpha表示搜索到当前节点时已知的最好选择的下界，而beta表示从这个节点往下搜索最坏结局的上界。由于其父节点（第二层最... 阅162 转0 评0 公众公开 16-04-05 06:09 |
机器学习之开源库大总结。研究数据挖掘和机器学习有一段时间了，对数据挖掘来说，商用软件有SAS、 Clementine、Oracle数据挖掘组件等等；由于个人学习和版权、算法定制等问题，开源的数据挖掘与机器学习软件(库)目前也十分必需，现在就跟大家介绍下比较流行和常用的机器学习开源库。相应地，在工业界机器学习和数据挖掘的实验语言多为java、pyt... 阅23 转0 评0 公众公开 16-03-29 05:49 |
机器学习算法中如何选取超参数：学习速率、正则项系数、minibatch size.运用梯度下降算法进行优化时，权重的更新规则中，在梯度项前会乘以一个系数，这个系数就叫学习速率η。你可以先把学习速率设置为0.01，然后观察training cost的走向，如果cost在减小，那你可以逐步地调大学习速率，试试0.1，1.0….如果cost在增大，那就得减小学习速率，试... 阅206 转0 评0 公众公开 16-03-28 21:05 |
