2 天前 / 意庭
Python 能够力克群雄，成为科学计算及人工智能领域的最热门语言，其数学工具包 NumPy 可谓居功至伟。由于要兼顾建模能力和运算性能，NumPy 相当抽象，但写出来的代码非常简洁高效，令人拍案叫绝。我常常感觉能光读 NumPy 代码就非常烧脑了，自己要写，只能是望洋兴叹吧。 计算相似度 这几天做一些数据试验，需要计算一批向量相互之间的相似度。例如下面这个矩阵（以下称其为 U），从第 0行到第 5 行，每一行都可以看作一个 6 维线性空间中的向量。 采用欧几里得距离来度量向量之间的相似度（不要被复制粘贴过来的公式唬住，介......
5 天前 / openio
在9月27日于杭州云栖小镇召开的云栖大会“金融智能”专场上，人工智能大咖宋乐教授分享了金融特色机器学习在蚂蚁金服的发展与应用。宋乐教授是蚂蚁金服人工智能部研究员，同时也是美国乔治亚理工大学终身副教授和机器学习中心副主任。他还是国际机器学习协会董事以及多个国际顶级会议的领域主席。 机器学习在蚂蚁金服各个场景，已经像水和油一样渗透，驱动着各种各样业务的发展。会议现场，宋乐教授详细介绍了金融特色的机器学习，重点阐述了三方面的技术：面向海量图数据的深度学习系统、自动机器学习系统、多智体对抗强化学习系统。 ......
10 天前 / KeyLiu刘奇
点击上方“Jerry的算法和NLP”，选择“星标”公众号 重磅干货，第一时间送达 1 前言 用一条垂直于X轴或者Y轴的直线将蓝色点和黄色点成功分离，无论这个直线是怎么选取，这个分类都不可能达到100％的准确率。当年感知机的提出为我们解决线性问题提供了解题思路，当面对异或问题的时候，感知机却无能为力。后来引入了激活函数，解决了异或问题，给感知机注入了活力。回到正题，当一条直线无法正确划分这个分类的时候，要怎么做呢？引入激活函数，可以吗？ 2 Bagging Bagging训练流程： 在训练数据个数为X的数据集中，......
23 天前 / 邓旭东
今天在github上找到一个股价预测的项目， 感觉该项目对很多会计金融领域的同学很有帮助。 项目:Stock-Price-Predictions 作者:Prince Kumar, Simon Jones, Amratansh Sharma, Lorena Bustamante 链接: https://github.com/amratansh/Stock-Price-Predictions 译者:大邓 本文目录摘要 分析发现 项目EasyInvest的PPT 文本分析情感库安装（Loughran&MCdonald） 报告文本分析实战 摘要作者分析了Morningstar网站上15家最大的零售及科技类公司的分析师报告，并提取了相关的文本数据。然后使用两种情感分析方法得到两种情感值，第一种是使用通......
28 天前 / openio
机器之心报道 机器之心编辑部 据机器之心消息，知名人工智能青年学者、华盛顿大学博士陈天奇于近期参与创建了创业公司 OctoML，担任 CTO 一职。随着人工智能的火热，创业成为了众多 AI 人才毕业后的选择。 近日，机器之心了解到，机器学习领域知名青年学者陈天奇毕业后也参与创建了全新创业公司 OctoML，担任 CTO 一职。 陈天奇的领英资料界面。领英的公开信息显示，陈天奇目前担任 OctoML 的 CTO。 从公司的注册信息我们了解到，这是一家数月前刚刚注册、位于西雅图的创业公司。公司主页介绍称，「OctoML 拥有当前最先进的 AI、系统......
33 天前 / PingCAP
TiKV底层使用了RocksDB作为存储引擎，然而 RocksDB 配置选项很多，很多情况下只能通过反复测试或者依靠经验来调优，甚至连 RocksDB 的开发者都自嘲，他们没办法弄清楚每个参数调整对性能的影响。如果有一个自动 tuning 的方案就可以大大减少调优的人力成本，同时也可能在调优的过程中，发现一些人工想不到的信息。我们从 AutoML 中得到启发，希望能用 Automated Hyper-parameter Tuning 中的一些方法来对数据库参数进行自动调优。 常用的 Automated Hyper-parameter Tuning 方式大体上有以下三种：1. 随机搜索，或者说叫启发式搜索。包括 GridSear......
38 天前 / 黑夜探路人
吴海波机器学习话题的优秀回答者218 人赞同了该文章2个月前，业界开始流传youtube成功将RL应用在了推荐场景，并且演讲者在视频（https://www.youtube.com/watchv=HEqQ2_1XRTs）中说是youtube近几年来取得的最显著的线上收益。 放出了两篇论文：Top-K Off-Policy Correction for a REINFORCE Recommender System和Reinforcement Learning for Slate-based Recommender Systems: A Tractable Decomposition and Practical Methodology。本文不想做论文讲解，已经有同学做的不错了：http://wd1900.github.io/2019/06/23/Top-K-Off-Policy-Correction-......
48 天前 / 读芯术
全文共2149字，预计学习时长4分钟 图片来源：Unsplash 拍摄者：Franck V. 机器学习领域主要有以下三种任务类型：监督型，半监督型和无监督型。 这三种类型之间最主要区别在于实况数据的可用性水平，这里的可用性水平是指针对既定输入，已经预先知道了该模型的输出值。 监督学习的目标是学习一个函数，已知该函数的样本数据和输出值的情况下，尽最大可能拟合输入和输出间的关系。 半监督学习旨在使用从少量标记数据点所学的知识来标记未标记的数据点。 无监督学习中不存在标注过的样本输出值，因此其目......
56 天前 / LinuxEverything
点击上方蓝色“Linux News搬运工”关注我们~Bias and ethical issues in machine-learning modelsSeptember 2, 2019 This article was contributed byAndy Oram 基于人工智能的技术在数据分析领域有越来越多的成功例子，因此这类技术也在更多领域开始得到应用。不过新技术也引入了更多风险。有更多新手来承担数据分析的任务，同时机器学习模型也开始在更多敏感领域进行应用（包括招聘，贷款，甚至判处刑罚），都意味着如果用错了模型会带来非常严重的问题，这一点也在公众中得到越来越多的重视。最近的MinneBOS 2019 conference就有两个sessi......
57 天前 / openio
最近对Rasa产生了浓厚的兴趣，准备用Rasa打磨一下聊天机器人，所以做了一些调研和学习，准备记录一下，这是第一篇，感兴趣的同学可以参考。 Rasa是一套开源机器学习框架，用于构建基于上下文的AI小助手和聊天机器人。Rasa有两个主要模块：Rasa NLU 用于对用户消息内容的语义理解；Rasa Core 用于对话管理（Dialogue management）。Rasa官方还提供了一套交互工具 RasaX 帮助用户提升和部署由Rasa框架构建的AI小助手和聊天机器人。 学习一套东西最好的方法是从官方文档开始，Rasa官方文档相当贴心，我们从 Rasa User Guide 走起。 一、安装Rasa......
70 天前 / 读芯术
全文共3431字，预计学习时长7分钟 图片来源：pexels.com/@punttim 本文的作者学了九个月的机器学习，然后找到了一份工作。想知道他是怎么做到的吗？ 图片来源：作者youtube 我从苹果辞职了，而后创建的互联网公司也倒闭了，但我并不在意。 我想学机器学习，热情高到打算把它全学会。但热情可买不到东西。 我开始在周末靠开优步赚学费。 遇见不同的人是一件很开心的事，但总是开车让我感到厌倦。交通、停车、启动、燃料够不够、空气、空调、加减档、该走这不该走那，这些我都不喜欢。 一周学五天机......
73 天前 / 数据虫巢
作者|黄崇远（题图：pixabay.com，CCO协议）公号，数据虫巢(ID: blogchong) 01写在之前 上一篇《数据与广告系列九：有意思的本地化广告》时间是7月30号，刚好隔了一个月，哈哈，这不算断更，正常的更新节奏啦（公众号：数据虫巢）。不知不觉中《数据与广告系列》已经更到了第十篇了，以均篇5000的字数来看，也有5万多字了。 在最近的一年多时间里，突然发现散篇写的相对偏少些了，不知不觉中自己也习惯的去从更全局的角度去组织知识结构，然后形成偏系统化的知识结构。除了目前的《数据与广告系列》九篇，还有《推荐系统系列》六篇......
75 天前 / 哈尔的数据城堡
起源起源：最小二乘法源于天文学和大地测量学领域。因为这两个领域对精度的高要求而被发明。1801年，意大利天文学家朱塞普·皮亚齐发现了第一颗小行星谷神星。进行了40天的跟踪观测后，但由于谷神星运行到太阳背后，失去了具体位置信息。随后全世界的科学家利用皮亚齐的观测数据开始寻找谷神星，但是根据大多数人计算的结果来寻找谷神星都没有结果。时年24岁的高斯也计算了谷神星的轨道。奥地利天文学家海因里希·奥伯斯根据高斯计算出来的轨道重新发现了谷神星。高斯使用的最小二乘法的方法发表于1809年他的著作《天体运动论》中，这个高斯正是著......
76 天前 / 实验楼
首发于编程实验室：牛逼的程序员都在看写文章基于京东手机销售数据用回归决策树预测价格实验楼在线教育已认证的官方帐号12 人赞同了该文章今天给大家推荐一个数据分析与挖掘的实战项目案例“基于京东手机销售数据用回归决策树预测价格”。该项目先基于京东手机销售数据做出一系列分析后，利用回归决策树仅根据手机外部特征进行价格预测。 本项目来自于实验楼《楼+ 数据分析与挖掘实战》第五期学员：Ted_Wei。数据获取由于手机的价格以及评论数是需要经过 javascript 渲染的动态信息，单纯用 requests 模块是爬取不到的。我的解决方案是首先使用 se......
78 天前 / 云水木石
对于程序员而言，Github无疑是一个巨大的宝库，其全球注册用户超过3100万，仓库数量突破一个亿。（2018年年底统计数据） 但我们也要认识到，拥有如此庞杂的项目和用户，泥沙俱下，垃圾项目也不少，要从中找到找到优质的项目，不亚于从沙里淘金。好在Github对每个项目都设有一个星级，如果用户对项目感兴趣，可以为库加注星标，这就如同社交领域的点赞功能，一般来说，获得高赞的项目，都是用户普遍比较关注的觉得还不错的项目。另外辅助以 watch 数和 fork 数，基本上可以判断出项目的好坏。 机器学习作为一个快速发展的领域，越来越多的优秀程序......