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文章/答案/技术大牛

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数说工作室

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从 AI 到信息安全

tcp/ip 编程算法数据安全 http

如果把AI算法用来做个性化推荐，那么算法和被推荐对象会是一种 “相互取悦” 的关系，被推荐者一定希望推荐给他的是他需要的（在隐私保护做的好的前提下），算法也努力试图去计算出被推荐者真正需要的东西，二者是同向而行，或者至少，被推荐对象不会躲着AI走（推荐给我不需要的东西，什么心态？）。但是算法用来做安全对抗就完全不一样了，算法努力计算出攻击者画像、预测出攻击者的行为，而攻击者则努力规避算法的计算，试图通过各种方式绕开AI的猜测，于是变成了一场对抗。这是AI算法应用在信息安全的客观情况，包括网络入侵、帐号

2022-08-25

5730

Adam作者大革新，联合Hinton等人推出全新优化方法Lookahead

编程算法 NLP 服务机器翻译

最优化方法一直主导着模型的学习过程，没有最优化器模型也就没了灵魂。好的最优化方法一直是 ML 社区在积极探索的，它几乎对任何机器学习任务都会有极大的帮助。

2019-08-06

5870

TensorFlow 速成 | 统计师的Python日记第13天

编程算法机器学习神经网络 tensorflow 数据结构

今天将带来第13天的学习日记，开始学习 TensorFlow，介绍的版本是1.X。本文先认识一下 TensorFlow 的建模流程，学习搭建一个 logistic 回归，再用 TensorFlow 跑一个深度神经网络。

2019-06-04

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轻量级深度学习端侧推理引擎 MNN，阿里开源！

开源 tensorflow 编程算法 ios android

数说君导读：MNN，Mobile Neural Network，用于在智能手机、IoT设备等端侧加载深度神经网络模型，进行推理预测。支持 Tensorflow、Caffe、ONNX 等主流模型格式，支持 CNN、RNN、GAN 等常用网络。这是阿里开源的首个移动AI项目，已经用于阿里手机淘宝、手机天猫、优酷等20多个应用之中。覆盖直播、短视频、搜索推荐、商品图像搜索、互动营销、权益发放、安全风控等场景。在IoT等移动设备场景下，也有若干应用。

2019-05-17

6.8K0

支付宝有多安全？看 ATEC 大会上这项技术就明白了

安全编程算法

在刚刚过去的 ATEC 科技大会上，蚂蚁金服副总裁芮雄文展示了一项风控技术——识别手机丢失风险。

2018-10-23

6720

你的每一次点击行为，是如何变成数据的？| 聊一聊互联网公司的内部数据采集

数据分析编程算法大数据 hadoop

数据是怎么来的？在很多行业，数据都是人工收集来的，比如医学疾病数据、环境数据、经济数据等。数据的更新周期也比较长，比如年度、月度。但互联网行业不一样，这个天然的流量行业，数据量巨大，更新周期按天就算长了，通常有小时级、分钟级、实时秒级，甚至来不及落入表中，直接对实时流数据就进行计算。最后说的这种「流式计算」，之前介绍过：什么是流式计算 | 另一个世界系列，对数据流实时进行计算，不需要存储到表里，主要为了满足一些实时级的需求，比如实时监控、实时个性化推荐等。不管是「流式计算」还是存储到表里再计算

2018-04-08

1.6K0

面板数据与Eviews操作指南（下）

三、动态面板数据及Eviews实现（1）动态面板数据简介在现实社会中，很多经济关系是动态的，有时需要引入滞后项去解释这些经济关系。动态面板数据模型，即面板数据模型的解释项中纳入被解释变量的滞后项，

2018-04-08

2.6K0

量化投资之动量反转

编程算法数据分析

量化投资投资之动量反转微博：@数说工作室网站微信公众号：数说工作室那一年，你在我的有效市场里随机游走，不经意间毁灭了我的理性人假设。从此，维持与你相爱的动量效应，成为我人生唯一的投资策略。 ——送给她一. 行为金融学 1. 行为金融学的发展 20世纪80年代，股票市场一系列经验研究发现了与有效市场不符现象，如股权溢价之谜、动量效应与反转效应、期权微笑等。到20世纪90年代，该领域涌现了大量高质量的理论和实证文献，形成最具活力的行为金融学派。 2002年，诺贝尔经济学奖授予了美国行为经

2018-04-08

2.3K0

面板数据与Eviews操作指南（下）

面板数据与Eviews操作指南（下）三、动态面板数据及Eviews实现（1）动态面板数据简介在现实社会中，很多经济关系是动态的，有时需要引入滞后项去解释这些经济关系。动态面板数据模型，即面板数据

2018-04-08

2.2K0

2. 两独立样本非参数检验 | 非参数检验汇总

飞扬 / 撰写整理数说君 / 编辑 ---- 1. 关于非参数检验上一文（1. 单样本非参数检验 | 非参数检验汇总）中已经说过，相比参数检验，非参数检验不需要管那么多假设，想象这样的场景：我想检验某组数据是否符合某个分布，两组数据的分布是否有差异（废话我当然不知道他们的总体分布，不然我还检验干嘛？）我不知道两组样本的均值和方差，但我就想检验这两个总体分布是否一样；这个时候就需要非参数检验，顾名思义，不需要理会那么多参数了。在第一文中，介绍了单样本的非参数检验——检验某组数据是否符合某种特

2018-04-08

1.6K0

精确率、召回率、TPR、ROC...... | 机器学习算法常用指标总结

机器学习神经网络编程算法

阅读目录 1. TPR、FPR&TNR 2. 精确率Precision、召回率Recall和F1值 3. 综合评价指标F-measure 4. ROC曲线和AUC 5. 参考内容考虑一个二分问题，即将实例分成正类（positive）或负类（negative）。对一个二分问题来说，会出现四种情况。如果一个实例是正类并且也被预测成正类，即为真正类（True positive）,如果实例是负类被预测成正类，称之为假正类（False positive）。相应地，如果实例是负类被预测成负类，称之为真负类（True

2018-04-08

8.5K0

logistic回归：从生产到使用【下：生产篇】

编程算法线性回归 python sas

logistic回归：从生产到使用【下：生产篇】上篇介绍了logistic模型的原理，如果你只是想使用它，而不需要知道它的生产过程，即拟合方法及编程实现，那么上篇就足够了。如果你想知道它的上游生产，那么请继续。本篇着重剖析logistic模型的内部生产流程、以及每一个流程的工作原理，暴力拆解。上下两篇的大纲如下：【上篇：使用篇】 1. Logistic回归模型的基本形式 2. logistic回归的意义（1）优势（2）优势比（3）预测意义 3. 多分类变量的logistic回归（1）

2018-04-08

1.3K0

Python &R 代码对照速查表

python 机器学习编程算法

推荐一篇文章，文中将常用机器学习算法的Python和R代码对照整理成一个表，方便查找和对比学习，原文还有PDF的下载。（版权归原作者所有，点击文末阅读原文查看）

2018-04-04

1.4K0

特征选择怎么选？ | 讨论

想构建一个模型，几十万行数据、400多变量，怎么选？（1）全部塞进去模型运行慢，一不小心跑一个月能受得了？更关键塞进了那么多无效变量，效果肯定也不好啊。（2）按照业务理解选择不是所有场景都那么好选的，而且这样永远无法发现新的异动点。（3）PCA主成分压缩首先PCA这个过程就很慢不说，无效变量还是没有被计算进来了。 ...... 那么在实际项目中，你是如何进行特征选择的？哪些方法如何实现呢？

2018-04-04

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【数说学院】机器学习分类大全

机器学习编程算法

作者 | 冰 · 冰本文及图的作者是两个人，她们是一个女子博士团体——冰 · 冰图中整理了机器学习的各种方法，大体分为监督式学习、半监督式学习、无监督式学习、增强学习、其他五大类，每一类都有很多算

2018-04-04

1K0

【微博汇】大数据如何改变我们的衣食住行？

大数据编程算法

微博（@数说工作室网站）滚动播报大数据动态、咨询、行业最新解读，以及一些数据分享。以下是本周微博内容的汇总，一、大数据应用：看看大数据如何在生活购物、家庭健康、军事农业上改变人类的未来。生活购物【新奇加美味：当大数据走进小厨房】 IBM的一群研究人员认为会。他们已经开发出一套软件，能够利用数学、化学和海量数据，炮制出前所未有而又不同寻常的食谱。为了构建他们的算法，研究者们将我们开发创意时可能会采取的步骤建立了模型。“我们自己创造的食谱中有一些确实非常好吃，比如奶油烤肯尼亚球芽甘蓝

2018-03-28

7510

单样本非参数检验 | 非参数检验汇总

1. 何为非参数检验我想检验一组是否是否符合XX分布怎么办？我想检验两个组数据均值是否相当，但又不知道各自的总体均值方差、分布....怎么办？不知道不知道，我什么都不知道，我就想做个检验，怎么办简单粗暴的说，用非参数检验，你不用管数据是否符合某某分布，甚至极端一点，你再也不用操心数据是否满足那些假定了！非参数检验(Nonparametrictests)是统计分析方法的重要组成部分，它与参数检验共同构成统计推断的基本内容。参数检验是在总体分布形式已知的情况下，对总体分布的参数如均值、方差等进行推断的

2018-03-28

1.6K0

数说工作室 2017年干货总结

python 编程算法机器学习

盘点2017年优质文章，并给出传送链接，方便大家取阅回顾。文末有福利~！ 1、Python & R 代码对照速查表文中将常用机器学习算法的Python和R代码对照整理成一个表，方便查找和对比学习 Python & R 代码对照速查表 2、文本系列余弦相似度思想词频与余弦相似度 TF-IDF 常用距离/相似度一览哈希函数的套路 3、什么是 TPU TPU 是专门用来做机器学习的处理器，全称Tensor Processing Unit 张量处理器，与CPU和GPU有什么区别？懂点硬件 | Al

2018-03-28

9160

哈希函数的套路 | 文本分析：大规模文本处理（1）

编程算法 python

这个系列打算以文本相似度为切入点，逐步介绍一些文本分析的干货。第一篇中，介绍了文本相似度是干什么的；第二篇，介绍了如何量化两个文本，如何计算余弦相似度，穿插介绍了分词、词频、向量夹角余弦的概念。第三篇中，介绍了目前常用的相似度，以及相关 Python 包。其中具体如何计算，在这里复习：文本分析 | 余弦相似度思想文本分析 | 词频与余弦相似度文本分析 | TF-IDF 文本分析 | 常用距离/相似度一览 ---- 假如我现在有 5 条文本数据，想计算两两之间的相似度，找出最相似的文本对（比

2018-03-28

1.7K1

造出一艘logistic模型 | 【logistic从生产到使用】（上） | 数说 · 算法

前几天飞扬博士更新了一篇算法文章，关于softmax regression的，它是logistic模型的扩展，因此要是能有些logistic regression的底子就看起来非常容易，因此在发softmax regression之前，重新复习一下logistic模型。一句话介绍： logistic regression，它用回归模型的形式来预测某种事物的可能性，并且使用优势（Odds）来考察“某事物发生的可能性大小”。 ---- 之前介绍过的几个算法，如KNN、决策树等（在微信公众号“数说工作室”中回

2018-03-28

1.1K0

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