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向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 随着深度神经网络的不断发展，DNN在图像、文本和语音等类型的数据上都有了广泛的应用，然而对于同样非常常见的一种数据——表格数据，DNN却似乎并没有取得像它在其他领域那么大的成功。参加过Kaggle等数据挖掘竞赛的同学应该都知道，对于采用表格数据的任务，基本都是决策树模型的主场，像XGBoost和LightGBM这类提升（Boosting）树模型已经成为了现在数据挖掘比赛中的标配。相比于DNN，这类树模型好处主要有： 模型
机器学习AI算法工程
2022-05-12
1K
0
知识图谱入门 ， 知识抽取
监督学习
bootstrap
网络安全
知识抽取，即从不同来源、不同结构的数据中进行知识提取，形成知识(结构化数据)存入到知识图谱。大体的任务分类与对应技术如下图所示：
机器学习AI算法工程
2019-10-28
2.8K
0
通俗易懂的机器学习入门指导
机器学习
数据挖掘
模式识别
数据处理
监督学习
机器学习，也叫数据挖掘、模式识别；其定义很多。但大白话的说，机器学习要做的就是，现在有一些数据（比如你人人网好友和他们的发言），我们要对数据进行处理，希望从数据中得到我们想要的信息（比如这些好友哪些和你投缘）。从上面的例子，我们可以看出机器学习其实是对人类智能的模仿，也是实现人类和更高智能的必经之路。 那他他大体上有哪些内容呢？ 第一部分，机器学习的底层理论：机器学习的底层理论有一些，比如推理与规划、近似可计算理论、正则化、提升理论、核方法、当然还有大名鼎鼎的统计机器学习理论等等。这部
机器学习AI算法工程
2018-03-13
715
0
如何通过数据挖掘手段分析网民的评价内容？
数据挖掘
监督学习
大数据
近年来微博等用户自媒体的爆炸式增长，使得利用计算机挖掘网民意见不但变得可行，而且变得必须。这其中很重要的一项任务就是挖掘网民意见所讨论的对象，即评价对象。本文概览了目前主流的提取技术，包括名词短语的频繁项挖掘、评价词的映射、监督学习方法以及主题模型方法。目前抽取的问题在于中文本身的特性、大数据等。 引言 随着互联网信息的不断增长，以往的信息缺乏消失了。但海量的数据造成的后果是，人们越来越渴望能在快速地在数据汪洋中寻找属于自己的一滴水，新的信息缺乏诞生。对于电子商务来说，消费者希望能从众多的商品评论获得
机器学习AI算法工程
2018-03-13
2.7K
0
统计学习方法概论
监督学习
编程算法
线性回归
正则表达式
学习方法
1.统计学习 统计学习的对象是数据，它从数据出发，提取数据的特征，抽象出数据的模型，发现数据中的知识，又回到对数据的分析与预测中去。统计学习关于数据的基本假设是同类数据具有一定的统计规律性，这是统计学习的前提。 统计学习的目的就是考虑学习什么样的模型和如何学习模型。 统计学习方法包括模型的假设空间、模型选择的准则以及模型学习的算法。实现统计学习的步骤如下： （1） 得到一个有限的训练数据集合； （2）
机器学习AI算法工程
2018-03-12
758
0
非监督学习算法：异常检测
监督学习
编程算法
什么是异常(outlier)?Hawkins(1980)给出了异常的本质性的定义：异常是在数据集中与众不同的数据，使人怀疑这些数据并非随机偏差，而是产生于完全不同的机制。聚类算法对异常的定义：异常是聚
机器学习AI算法工程
2018-03-12
1.9K
0
通俗易懂的机器学习入门指导
机器学习
数据挖掘
模式识别
数据处理
监督学习
机器学习，也叫数据挖掘、模式识别；其定义很多。但大白话的说，机器学习要做的就是，现在有一些数据（比如你人人网好友和他们的发言），我们要对数据进行处理，希望从数据中得到我们想要的信息（比如这些好友哪些和你投缘）。从上面的例子，我们可以看出机器学习其实是对人类智能的模仿，也是实现人类和更高智能的必经之路。 那他他大体上有哪些内容呢？ 第一部分，机器学习的底层理论：机器学习的底层理论有一些，比如推理与规划、近似可计算理论、正则化、提升理论、核方法、当然还有大名鼎鼎的统计机器学习理论等等。这部分
机器学习AI算法工程
2018-03-12
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