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数据科学|数据科学中的信息理论方法
文件存储
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
自1948年引入信息论以来,信息论已被证明在分析与压缩、存储和传输数据有关的问题方面起着重要作用。例如,信息论允许分析数据通信和压缩的基本限制,并在几十年的实际通信系统设计中发挥了作用。近年来,在使用信息理论方法解决数据压缩、数据通信和网络之外的问题方面出现了复兴,例如压缩感知、数据获取、数据分析、机器学习、图挖掘、社区检测、隐私和公平。在这本书中,我们探索了信号处理、机器学习、学习理论和统计的接口上的一系列广泛的问题,其中源自信息论的工具和方法可以提供类似的好处。几十年来,信息论在这一界面上的作用确实得到了承认。一个突出的例子是在1980年代使用互信息、度量熵和容量等信息理论量来建立估计的极大极小率。在这里,我们打算探索这个界面的现代应用,这些应用正在塑造21世纪的数据科学。
陆勤_数据人网
2022-12-22
376
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前沿技术|联邦学习入门笔记
联邦学习
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
数据孤岛正阻碍着训练人工智能模型所必须的大数据的使用,同时为了确保用户隐私和数据安全,各组织间交换模型信息的过程将会被精心地设计,使得没有组织能够猜测到其他任何组织的隐私数据内容。
陆勤_数据人网
2021-08-06
1.5K
0
金融科技|风控建模技术方案
深度学习
神经网络
机器学习
在银行的传统评分卡建模中,应用的也是逻辑回归模型。逻辑回归本质上是一个线性分类模型。如果特征和标签并不是单调的增减关系,必须要做特征的分箱处理,及把特征值的主值区间划分为若干段,1个连续值特征会变为n个0-1取值的one-hot特征。对于金融科技公司在建模所遇到的大量的弱特征,如何挖掘多个特征之间的互补性,产生组合的分箱特征是一个技术挑战。暴力的NxN组合甚至更高维的特征组合,将导致特征维度的组合爆炸,依赖于模型和算力来进行模型挑选,是一个耗费机器算法的方案。而人工理解特征之间的相关性和互补性后,进行特征的分箱组合的方法,在海量特征维度面前基本不可行。
陆勤_数据人网
2021-07-15
1.7K
0
笔记|李宏毅老师机器学习课程,视频16DNN训练的Tips
机器学习
神经网络
人工智能
深度学习
网络安全
感谢李宏毅老师的分享,他的课程帮助我更好地学习、理解和应用机器学习。李老师的网站:
陆勤_数据人网
2021-06-09
421
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笔记|李宏毅老师机器学习课程,视频13深度学习的Helloworld
keras
深度学习
机器学习
神经网络
人工智能
感谢李宏毅老师的分享,他的课程帮助我更好地学习、理解和应用机器学习。李老师的网站:http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/index.html。这个学习笔记是根据李老师2017年秋季机器学习课程的视频和讲义做的记录和总结。
陆勤_数据人网
2021-04-22
622
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笔记|李宏毅老师机器学习课程,视频14Keras2.0
keras
机器学习
深度学习
神经网络
人工智能
感谢李宏毅老师的分享,他的课程帮助我更好地学习、理解和应用机器学习。李老师的网站:http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/index.html。这个学习笔记是根据李老师2017年秋季机器学习课程的视频和讲义做的记录和总结。
陆勤_数据人网
2021-04-22
412
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笔记|李宏毅老师机器学习课程,视频15Keras Demo
keras
机器学习
神经网络
人工智能
深度学习
感谢李宏毅老师的分享,他的课程帮助我更好地学习、理解和应用机器学习。李老师的网站:http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/index.html。这个学习笔记是根据李老师2017年秋季机器学习课程的视频和讲义做的记录和总结。
陆勤_数据人网
2021-04-22
385
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笔记|李宏毅老师机器学习课程,视频12反向传播算法
编程算法
机器学习
神经网络
人工智能
深度学习
感谢李宏毅老师的分享,他的课程帮助我更好地学习、理解和应用机器学习。李老师的网站:http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/index.html。这个学习笔记是根据李老师2017年秋季机器学习课程的视频和讲义做的记录和总结。
陆勤_数据人网
2021-04-22
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笔记|李宏毅老师机器学习课程,视频11深度学习简介
深度学习
机器学习
人工智能
神经网络
http
感谢李宏毅老师的分享,他的课程帮助我更好地学习、理解和应用机器学习。李老师的网站:http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/index.html。这个学习笔记是根据李老师2017年秋季机器学习课程的视频和讲义做的记录和总结。
陆勤_数据人网
2021-04-22
451
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笔记|李宏毅老师机器学习课程,视频10逻辑回归
机器学习
深度学习
人工智能
编程算法
线性回归
感谢李宏毅老师的分享,他的课程帮助我更好地学习、理解和应用机器学习。李老师的网站:http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/index.html。这个学习笔记是根据李老师2017年秋季机器学习课程的视频和讲义做的记录和总结。因为这个视频是在Youtube上面,有些朋友可能无法观看,我把它搬运下来放在云盘上面,大家点击阅读原文,就可以直接在手机随时随地观看了。再次,感谢李老师的付出和贡献。
陆勤_数据人网
2021-04-22
507
0
笔记|李宏毅老师机器学习课程,视频6梯度下降
编程算法
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
这门课,共有36个视频,每个视频播放的时间不一。我按着视频播放的顺序,观看,聆听和学习,并结合讲义,做学习笔记。我做学习笔记目的有三:
陆勤_数据人网
2021-04-02
346
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我常用的6个conda命令,提升工作效率
python
anaconda
神经网络
深度学习
朋友们,我是用Anaconda数据科学套件构建Python和数据科学与人工智能的工作环境,不知大家也是否这样。本文总结我常用的6个conda命令,这6个命令给我带来这些好处,一是,帮助我更好地管理和使用Anaconda这个软件和平台;二是,利用这些命令,可以提升我的工作效率。比方说,采用命令方式,可以在base环境的基础上,创建以目的为导向的新的工作环境,我就创建了一个专门用于做数据科学学习和实践的环境,把与数据科学相关问题和任务,全部切换到这个工作环境下解答和完成。
陆勤_数据人网
2021-03-16
753
0
人工智能|千万不要小瞧一片小小的人工智能视觉芯片
硬件开发
神经网络
深度学习
人工智能
图像处理
一片小小的人工智能视觉芯片能做什么?无人驾驶汽车主动识别并避让行人、摄像头实时甄别在逃犯……这些影视作品中的情节,或许不久将可通过基于嵌入式人工智能视觉芯片的“解决方案”成为现实。
陆勤_数据人网
2019-12-30
1K
0
决策树结果可视化
决策树
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
决策树是一种优秀的机器学习算法,具有很好模型可解释性,有着广泛地应用。如何对决策树模型的结果做可视化分析,以便于更多人理解决策树做决策的机理?
陆勤_数据人网
2019-12-04
1.1K
0
九张图带你感受AI态势
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
如今,AI炒得很热,但AI到底发展到了哪一步,很难看清。好在近日,一群AI政策研究人员发布了一份报告,披露了大量数据,有助于我们认清这股热潮的发展状态。
陆勤_数据人网
2019-10-09
396
0
6个令人惊奇的数据科学应用
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
大数据
作者:DATAFLAIR TEAM 原文链接:https://data-flair.training/blogs/data-science-applications/
陆勤_数据人网
2019-09-17
3.9K
0
微众银行AI团队亮相CCF年度盛会,探讨“联邦学习”下一个十年
迁移学习
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
人工智能发展目前所面临的严重挑战是什么?众所周知,人工智能离不开大数据,然而现在多数行业中遇到的是小数据,是数据割裂、数据孤岛,成为限制人工智能发展的一大瓶颈。人工智能领域的科学家们如何解决这一难题?
陆勤_数据人网
2019-06-21
736
0
3个机器学习算法
决策树
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
根据一些 feature 进行分类,每个节点提一个问题,通过判断,将数据分为两类,再继续提问。这些问题是根据已有数据学习出来的,再投入新数据的时候,就可以根据这棵树上的问题,将数据划分到合适的叶子上。
陆勤_数据人网
2019-05-28
402
0
模型|利用Python语言做逻辑回归算法
编程算法
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
问题是这些预测对于分类来说是不合理的,因为真实的概率必然在0到1之间。为了避免这个问题,我们必须使用一个函数对p(X)建模,该函数为X的所有值提供0到1之间的输出。Logistic回归是以其核心函数Logistic函数命名的:
陆勤_数据人网
2019-05-17
1.8K
0
学习| 如何处理不平衡数据集
scikit-learn
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
分类是机器学习中最常见的问题之一。处理任何分类问题的最佳方法是从分析和探索数据集开始,我们称之为探索性数据分析(EDA)。唯一目的是生成尽可能多的关于数据的见解和信息。它还用于查找数据集中可能存在的任何问题。在用于分类的数据集中发现的一个常见问题是不平衡类问题。
陆勤_数据人网
2019-05-16
2.1K
0
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