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机器学习的敲门砖:kNN算法(下)
编程算法
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
关于作者:Japson。某人工智能公司AI平台研发工程师,专注于AI工程化及场景落地。持续学习中,期望与大家多多交流技术以及职业规划。
大蕉
2019-09-25
540
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机器学习的敲门砖:kNN算法(中)
编程算法
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
关于作者:Japson。某人工智能公司AI平台研发工程师,专注于AI工程化及场景落地。持续学习中,期望与大家多多交流技术以及职业规划。
大蕉
2019-09-25
419
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机器学习的敲门砖:kNN算法(上)
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
编程算法
关于作者:Japson。某人工智能公司AI平台研发工程师,专注于AI工程化及场景落地。持续学习中,期望与大家多多交流技术以及职业规划。
大蕉
2019-09-25
768
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事情并不是非黑即白的 No.84
数据分析
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
最近看了一本书《精进》,有一段话觉得很有收获,分享给大家。很多人都被自己的思维框架限制地死死的,认为一切都是非黑即白的,但其实不然。 有小伙伴觉得工作跟学习是互斥的,其实并不是,你在工作的时候依然可以选择在职攻读一个学位或者拿一个证书。有小伙伴觉得工作跟快乐是不挂钩的,甚至觉得自己不从事某项工作就一定无法发挥自己的才能,一提起工作就感觉痛苦,但其实不然。觉得自己一辈子只能从事某一项工作,不然就会shi,但其实不然。 这种情况还是有办法可以破的,大家不妨试试看。这三个办法我觉得都不是很激进,可以一试。 悬置目
大蕉
2018-03-27
921
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学习别跟我谈兴趣 No.88
spark
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
许岑老师说:学习别跟我谈什么兴趣,成年人学习不需要兴趣。 听了很多人在吐槽,现在所做的东西有多么不开心,有多么不喜欢,但还是每天两点一线,每天都一模一样机械地去上班,在公司机械式地做着机械的工作。所以有很多人毕业了十年,也工作了十年,但是只有一年的工作经验。 为什么? 因为他们只有第一年的时候在学习如何适应工作,如何提高工作效率,如何与同事沟通。以至于后面的九年都在用第一年积累的经验以及所学习到的技能。 其实不仅仅是已经毕业了很久的人,甚至有很多未毕业的娃,都在说我不喜欢什么不喜欢什么,但是你要是问他们"那
大蕉
2018-03-27
670
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靠谱的数据开发从业指南No.82
大数据
spark
运维
架构设计
深度学习
数据开发太庞大了 有小伙伴让我聊聊数据开发的职业规划和从业指南,因为数据开发从业人员的知识量实在是太太太大了,今天恰好这个机会好好聊聊。 我们先来看看 InfoQ 整理的这个图,技能树不是一般的庞大
大蕉
2018-02-05
623
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Machine Learning最小可迭代产品No.75
机器学习
人工智能
深度学习
spark
报告各位首长,我参与的第二个项目顺利上线啦~ 棒棒,又一次感觉自己做的东西是有价值的,这个项目是一个平台类产品,专注于提高线下零售的实施效率,希望后面的迭代会越来越好。但是这个今天跟主题没什么毛关系,今天要跟大家聊聊最近的一点小思考,关于Machine Learning 的最小化可行产品的设计,以及平台化设计,应该是怎么样的。 我在公众号后台看到好多读者大大都留言了 “MVP” 来获取之前做的PPT了,但也很多大大希望我能好好讲讲这个PPT的内容,以及背后设计的思想是怎样的,今天终于有空跟大家细细捯饬捯饬。
大蕉
2018-02-05
572
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机器学习虾扯淡之Logistic回归No.44
人工智能
机器学习
深度学习
0x00 前言 大家好我是小蕉。上一次我们说完了线性回归。不知道小伙伴有没有什么意见建议,是不是发现每个字都看得懂,但是全篇都不知道在说啥?哈哈哈哈哈哈,那就对了。 这次我们来聊聊,有小伙伴说,如果
大蕉
2018-02-05
493
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卷积神经网络CNN的各个层做的事情No.30
机器学习
深度学习
神经网络
人工智能
我是小蕉。 今天跟大家聊聊卷积神经网络各个层实际做的事情以及原理。 马老大在一个峰会说:"我们之前做了很多算法的优化,但是现在有了深度学习,可能用一个算法,不断叠加叠加到729层,就能达到之前所不能达到的精度和效果。" 卷积神经网络是深度学习很重要的基础结构之一,很多深度学习的网络中都是一层加一层地叠加卷积神经网络来达到各种各样的目的。卷积神经网路开始发力应该是在2012年的ImageNet大赛中出现的AlexNet,达到了之前很多算法都无法达到的精度。也是在那之后,很多深度学习的网络开始出现。 按照我目
大蕉
2018-02-05
1.2K
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尝试克服一下小伙伴对神经网络的恐惧No.26
人工智能
神经网络
深度学习
我是小蕉。 研表究明,这的网官的demo,代码确实的是己打自的。 这两天仔细研究了一下神经网络,简单的结构其实没想象中那么恐怖,只是我们自己吓自己,今天希望能把理解到的东西分享给大家,克服一下大家的恐惧,我使用的框架是Tensorflow。 先提一个概念,placeholder占位符,这个东西是我们用来进行填坑的东西,也就是我们能在调用的使用传入的东西,其他的东西在网络编写完成之后,只能由程序进行变更,我们是不能人为干预的。 数据集是MNIST数据集,一堆的28 * 28像素的图片以及他们的标签值,测试集和
大蕉
2018-02-05
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呐你们要的算法(一)No.17
机器学习
深度学习
c#
我是小蕉。 今天跟大家分享一下,机器学习中最简单的算法之一,KNN近邻算法,这是一个有监督的分类学习算法。 啥玩意叫有监督呢?就是作为训练的每个样本都是有标记的,比如样本1是A类,样本2是B类,这样的有标记的样本。而什么叫分类呢?输出结果是离散的,可穷尽的,就叫分类。 KNN近邻算法的核心思想是: 近朱者赤,近墨者黑,选K而取其最大可能。 从哪开始聊呢?先从算法的核心过程开始吧。 准备基本数据集 -> 计算待测试样本整个数据集所有数据的距离 -> 根据距离进行排序 ->获取前K个样本,将他们的标签进行统计
大蕉
2018-02-05
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