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用机器学习做信用评分

数据处理编程算法

信用评分是衡量人们信用的数字表示。银行业通常用它作为支持信贷申请决策的方法。本文讲述如何用Python(Pandas、Sklearn)开发标准评分卡模型，它已成为一种最受欢迎且最简单的衡量客户信用的形式。

2019-05-08

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一张图看懂数据科学；惊曝英特尔 72 核 Xeon Phi 处理速度 | 开发者头条

数据处理 linux github

一张图看懂数据科学 72 核的英特尔 Xeon Phi，数据处理速度赶上 GPU？ Linux 4.10 的三大改进之处 GitHub 邀请更多开发者参与其开源指南每日推荐文章：如何设置 Lin

2018-03-29

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为什么 GPU 会成为通用计算的宠儿？

数据处理深度学习渲染

编者按：文章来源自 Mapd，作者 Jonathan Symonds，AI 研习社编译。 █ 英伟达在 2016 年的强势崛起，GPGPU （GPU 通用计算）功不可没。有许多原因使 2016 称得上是 GPU 之年。但事实上，除了在核心领域（深度学习、VR、自动驾驶），为什么把 GPU 用于通用计算仍然很模糊。搞清楚 GPU 的作用，要先从 CPU 开始。大多数人对计算机 CPU 并不陌生，这可能要归功于英特尔——作为在事实上垄断了 PC、服务器平台 CPU 近十年的供应商，英特尔的巨幅广告支出，直接

2018-03-29

1.8K0

2017，外媒眼中最热门数据库是哪个？

数据库人工智能存储数据处理 nosql

AI 研习社消息：近日，国外知名 IT 技术媒体 Jaxenter 进行了数据库观点调查，对开发者眼中数据库领域最热门的话题、最热门的数据存储以及处理工具进行统计汇总。调研的目标，是观察 2017 数据库大趋势。 █ 数据处理——2017 调研的第二名 Jaxenter 的调查问卷，从询问调查对象对泛数据库领域的兴趣点开始。根据调查结果，数据处理是今年的一大热门主题。如同下面的柱状图，NoSQL 和 SQL 数据库都在调查参与者最受关注话题的前列。如果我们把对特定选项“感兴趣”和“很感兴趣”的回答数目综

2018-03-29

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上交大 Acemap 团队发布学术知识图谱 AceKG，涵盖 1 亿多个学术实体

机器学习 NLP 服务大数据数据处理

日前，上海交通大学王新兵教授和张伟楠教授指导的 Acemap 团队知识图谱小组发布了学术知识图谱 AceKG。从官网可以看到，Acemap 知识图谱（AceKG）描述了超过 1 亿个学术实体、22 亿条三元组信息，包含六千多万篇论文、五千多万位学者、五万多个研究领域、将近两万个学术研究机构等，数据集将近 100G。知识图谱（Knowledge Graph）是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。通过将应用数

2018-03-28

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你在数据预处理上花费的时间，是否比机器学习还要多？

数据处理机器学习

Nuts-ml 是一个新的 Python 数据预处理库，专门针对视觉领域的 GPU 深度学习应用。它以独立、可复用的单元模块的形式，提供主流数据预处理函数。前者便是“nuts-ml” 里的 “nuts”，开发者可自由将其排列组合，创建高效、可读性强、方便修改的数据流。对于机器学习项目，数据预处理都是基础。相比实际的机器学习，开发者花在数据预处理上的时间往往还要更多。有的数据预处理任务只针对特定问题，但大多数，比如把数据分割为训练和测试组、给样本分层和创建 mini-batch 都是通用的。下面的

2018-03-19

1.3K0

数据预处理和挖掘究竟该怎么做？硅谷网红告诉你

数据处理数据挖掘

Siraj Raval 作为深度学习领域的自媒体人在欧美可以说是无人不知、无人不晓。凭借在 Youtube 上的指导视频，Siraj Raval 在全世界吸粉无数，堪称是机器学习界的网红。说他是全球范围内影响力最大的 ML 自媒体人，怕也无异议。因此，AI 研习社联系到了 Siraj 本人，并获得授权将他最精华的 Youtube 视频进行字幕汉化，免费推送给大家。我们将不定期更新，敬请关注！雷锋字幕组为大家最新译制了 Siraj 深度学习系列，从机器学习和神经网络架构类型到数据可视化、小样本学习等从

2018-03-19

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如何有效处理特征范围差异大且类型不一的数据？

编程算法数据处理

原题目如下： 1. 特征类型混杂: 连续变量，离散变量，描述变量共存 2. 不同变量之间取值差异大: 例如有些变量取值在 0~1 但有些取值为 10000-50000 以 KDD99 网络入侵数据集

2018-03-16

2.6K0

从数据预处理到排序算法，全方位解读 Uber 人工智能客服 COTA

编程算法机器学习数据处理

日前，Uber 官网上的一篇文章详细介绍了基于 NLP 和机器学习构建的 COTA 客服系统。利用该系统，Uber 可以快速高效地解决 90％以上的客服问题，雷锋网 AI 研习社将原文（https:

2018-03-16

1.1K0

用于快速开发 3D 数据处理软件的开源数据处理库 —— Open3D | Github 项目推荐

数据处理开源 github

Open3D 是一个可以支持 3D 数据处理软件快速开发的开源库。Open3D 前端公开了一组用 C++ 和 Python 写成的精心挑选的数据结构和算法，后端高度优化并设置为并行。Open3D 可以在不同的平台上设置，并以最少的工作量进行编译。Open3D 的代码非常整洁，可以通过明确的代码审查机制来维护。目前 Open3D 已经在一些发表过的研究项目中使用，并积极地部署在云上。Open3D 的作者表示，欢迎各开源社区的开发者们在该项目中贡献代码。如果你要使用 Open3D，请做如下引用： @artic

2018-03-16

1.7K0

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