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人工智能的技术不断发展,逐步替代传统人工,尤其是重复性的、没有创造性的工作会很快被替代。……

今日头条的走红带动了“个性化推荐”的概念,自此之后,内容型的产品,个性化算法就逐渐从卖点变为标配。伴随着“机器学习”,“大数据”之类的热词和概念,产品的档次瞬间提高了很多。而各种推荐算法绝不仅仅是研发自己的任务,作为产品经理,必须深入到算法内部,参与算法的设计,以及结合内容对算法不断“调教”,才能让产品的推荐算法不断完善,最终与自己的内容双剑合璧。……

卢争超 机器学习 2017-08-16 0

统计学习是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科。……

张俊红 机器学习 2017-08-16 0

哑变量又称为虚拟变量。分类变量(尤其是枚举型变量)有时候多个数值之间的差值没有物理意义,比如操作系统类别,iOS、Android、Windows分别取值0、1、2,它们相互之间的差值并没有任何物理意义。处理方法是直接生成三个哑变量,取值范围都是0或1,第一个哑变量表示是否为iOS,其他类似。……

近年来,越来越多的国家认同人工智能将带来下一次产业革命,并纷纷在人工智能领域进行国家战略层面布局,美国、英国、欧盟、加拿大、日韩等国家和地区都提出了各自人工智能战略。……

最近这段时间系统性的学习了BP算法后写下了这篇学习笔记,因为能力有限,若有明显错误,还请指出……

机器学习中的模型参数和模型超参数在作用、来源等方面都有所不同,而模型超参数常被称为模型参数,这样,很容易对初学者造成混淆。本文给出了模型参数和模型超参数的定义,并进行了对比,指出了二者本质上的区别:模型参数是模型内部的配置变量,可以用数据估计模型参数的值;模型超参数是模型外部的配置,必须手动设置参数的值。……

百度在财务表现上可能还会有起伏,但已经触底基本上是可以肯定的,对投资者而言这可能意味着建仓期到来。但这也是一个尤其要保持警惕的时期——变革懈怠可能产生,一些意识和关系可能反弹,而事实是,还有缺口需要去堵,新的城池和工事需要修建,未知需要去探索。……

假如,你手头上正有一个机器学习的项目。你通过各种渠道手机数据,建立你自己的模型,并且得到了一些初期的结果。你发现,在你的测试集上你只有80%的正确率,这远远地低于你的预期。现在怎么办,你怎么来改进你的模型?……

本文将简要介绍Spark机器学习库(Spark MLlib’s APIs)的各种机器学习算法,主要包括:统计算法、分类算法、聚类算法和协同过滤算法,以及各种算法的应用。……

   
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专栏作者
  • 傅一平
    统计网特邀认证作者
    浙江移动大数据中心 数据管理部经理 博士 毕业于浙江大学 10多年数据从业经验,专注于大数据采集、处理、建模、管理、变现及产业等研究
  • 黄成明
    统计网特邀认证作者
    黄成明 ,零售数据分析研究者,拥有15年的销售及数据分析经验,历经美国强生公司、妮维雅公司、雅芳公司和鼎盛时期的诺基亚公司。目前是数据化管理的咨询顾问和培训师。他独立研发了基于周销售权重指数的零售管理模型,可以有效地进行目标管理、销售预测、客流预估、促销评估、销售预警等。
  • tommy
    统计网特邀认证作者
    数据落地应用探索者
  • 秦路
    统计网特邀认证作者
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