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达观数据

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达观数据：5分钟带你理解机器学习及分类算法

决策树编程算法机器学习神经网络深度学习

机器学习是什么？机器学习是从历史数据（历史经验）中获取模型（规律），并将其应用到新的类似场景中。举个很简单的例子:

2019-11-07

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产业变革进入集中爆发期，人工智能如何快速落地？

人工智能机器学习

人工智能的概念，从2016年Alpha Go开始到现在差不多已经火了两年了，媒体聚焦、社会关视、投资机构的密切关注，各大小企业的研发，人工智能在各领域都非常火爆，百度甚至提出了ALL IN AI的概念。在达观数据前不久举办的“2018长三角人工智能应用创新张江峰会”上，有幸邀请了沪江首席科学家夏海荣、喜马拉雅副总裁李海波、森亿智能创始人张少典、浦软孵化器总经理邹家瑾和达观数据联合创始人高翔，一同探讨了人工智能应用的现状与未来前景。

2018-07-31

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达观数据技术实践：知识图谱和Neo4j浅析

大数据编程算法机器学习

在当前大数据行业中，随着算法的升级，特别是机器学习的加入，“找规律”式的算法所带来的“红利”正在逐渐地消失，进而需要一种可以对数据进行更深一层挖掘的方式，这种新的方式就是知识图谱。下面我们来聊一下知识图谱以及知识图谱在达观数据中的实践。 NO.1 知识图谱和 Neo4j 浅析什么是知识图谱知识图谱（Knowledge Graph）是一种用点来代替实体，用边代替实体之间关系的一种语义网络。通俗来说，知识图谱就是把所有不同种类的信息（Heterogeneous Information）连接在一起而得到

2018-06-04

2.1K0

复旦大学肖仰华教授受聘达观数据，知识图谱技术将广泛应用于文本智能处理

人工智能 api 机器学习深度学习

News 新闻 3月29日，复旦大学计算机学院教授、知识工厂实验室创始人、国内最早从事知识图谱研究的学者之一肖仰华博士受聘担任达观数据高级顾问，进一步增强达观数据在文本智能处理领域的技术攻坚力量，共同

2018-06-04

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分享回顾丨如何利用NLP技术从海量文本中提取观点？

机器学习深度学习迁移学习

ABOUT CLASS 关于课程本文为3月29日晚，达观数据联合创始人、文本审核组总负责人张健在将门技术社群，分享“文本观点挖掘技术及其应用”课题的内容回顾。主要内容包括结合实践经验，盘点观点挖掘的应用场景及价值、目前业界主流的观点挖掘技术以及该技术目前面临的挑战。 NO.1 什么是文本观点挖掘？在简单介绍观点挖掘的基本概念之后，张健首先对“观点”的五个组成要素进行了强调：观点评价对象（客体）；观点评价对象的属性。例如，我评价谁哪里哪里好，又哪里哪里不好，“哪里”就是属性；观点所蕴含的情感极性。包

2018-06-04

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零售业春天来了？四种方法带你提升线上销量

人工智能机器学习深度学习数据分析自动化

人工智能、机器学习和深度学习的发展改变了我们的生活。尽管有时人们还没有意识到，但实际上早已融入日常生活中：人工智能优化谷歌的搜索结果、亚马逊推荐的“猜你喜欢”，人工智能在零售和电商领域的影响不断扩大。零售业如何结合人工智能提升行业收益？“猜你喜欢”之外人工智能技术还有哪些无限潜能？ 1月23日，达观数据创始人陈运文博士受邀出席中国电商委举办的第六届中国电商年会，现场和电商行业领军者们分享了智能文本处理技术在电商行业的应用及未来。以下为演讲内容精华。 NO.1 电商行业数据分析难点电商行业做数据应用时

2018-04-02

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技术干货|集成学习算法(Ensemble Method)浅析

编程算法机器学习决策树神经网络

个性化推荐系统是达观数据在金融、电商、媒体、直播等行业的主要产品之一。在达观数据的个性化推荐系统架构中，可以简单地分为5层架构，每层处理相应的数据输出给下一层使用，分别是: 数据处理层作为推荐系统最低端的数据处理层，主要功能是首先将客户上传上来的一些无用的噪声数据进行清理过滤，将推荐系统所需要用到的数据导入到数据存储层中；数据存储层对于item的数据一般存入在Mysql中，随着数据量越来越大的item的数据，相比Mysql的扩展性来说，HBase和Hive是一个更好的选择，Hive可以方便离线

2018-04-02

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技术干货 | XGBoost原理解析

作者简介刘英涛：达观数据推荐算法工程师，负责达观数据个性化推荐系统的研发与优化。 XGBoost的全称是 eXtremeGradient Boosting，2014年2月诞生的专注于梯度提升算法的机器学习函数库，作者为华盛顿大学研究机器学习的大牛——陈天奇。他在研究中深深的体会到现有库的计算速度和精度问题，为此而着手搭建完成 xgboost 项目。xgboost问世后，因其优良的学习效果以及高效的训练速度而获得广泛的关注，并在各种算法大赛上大放光彩。 1.CART CART(回归树, regress

2018-04-02

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技术干货 | 一文详解LDA主题模型

机器学习神经网络深度学习人工智能

作者简介夏琦，达观数据NLP组实习生，就读于东南大学和 Monash University，自然语言处理方向二年级研究生，师从知识图谱专家漆桂林教授。曾获第五届“蓝桥杯”江苏省一等奖、国家二等奖。本篇博文将详细讲解LDA主题模型，从最底层数学推导的角度来详细讲解，只想了解LDA的读者，可以只看第一小节简介即可。PLSA和LDA非常相似，PLSA也是主题模型方面非常重要的一个模型，本篇也会有的放矢的讲解此模型。如果读者阅读起来比较吃力，可以定义一个菲波那切数列，第 f(n) = f(n-1) + f

2018-03-30

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达观数据基于Deep Learning的中文分词尝试（下篇）

机器学习深度学习

上周分享了本文上篇，现有分词、机器学习、深度学习库Keras技术知识，下篇将详细介绍达观数据使用深度学习的分词尝试。基于深度学习方式的分词尝试基于上面的知识，可以考虑使用深度学习的方法进行中文分词。分词的基础思想还是使用序列标注问题，将一个句子中的每个字标记成BEMS四种label。模型整的输入是字符序列，输出是一个标注序列，因此这是一个标准的sequence to sequence问题。因为一个句子中每个字的上下文对这个字的label类型影响很大，因此考虑使用RNN模型来解决。环境介绍测试硬件

2018-03-30

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达观数据搜索引擎排序实践（下篇）

搜索引擎机器学习

机器学习排序机器学习排序（Machine Learning to rank，简称MLR）机器学习排序系统框架机器学习排序系统一般分为离线学习系统和在线预测排序系统。离线系统的设计需要靠特征的选

2018-03-30

1.3K0

技术分享 | 个性化推荐系统商业化的五大要素

编程算法推荐系统机器学习神经网络深度学习

在日前举行的2017 CSDI 中国软件研发管理行业峰会上，包括摩拜单车创始人及CTO夏一平、华为首席系统工程专家徐琦海、京东云、携程等一线互联网企业大数据平台负责人等在内一线技术大咖齐聚一堂，分享了各自领域的顶尖技术实践。在峰会大数据专场上，达观数据CTO纪达麒围绕“数据挖掘算法落地实践”做了主题演讲，就个性化推荐系统商业化的五大要素进行了详细探讨。下面为大家献上演讲的精华内容。 1 机器学习的原理并不神秘最近“人工智能”特别火。“人工智能”的概念虽然很高大上，但从算法角度来说，离我们是很近的。这些

2018-03-30

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达观数据分享文本大数据的机器学习自动分类方法

大数据机器学习

随着互联网技术的迅速发展与普及，如何对浩如烟海的数据进行分类、组织和管理，已经成为一个具有重要用途的研究课题。而在这些数据中，文本数据又是数量最大的一类。文本分类是指在给定分类体系下，根据文本内容自动确定文本类别的过程（达观数据科技联合创始人张健）。文本分类有着广泛的应用场景，例如： ●新闻网站包含大量报道文章，基于文章内容，需要将这些文章按题材进行自动分类（例如自动划分成政治、经济、军事、体育、娱乐等） ●在电子商务网站，用户进行了交易行为后对商品进行评价分类，商家需要对用户的评价划分为正面评价和负面评价

2018-03-30

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机器学习技术的重要性：达观数据亲身实践

机器学习大数据

大数据时代里，互联网用户每天都会直接或间接使用到大数据技术的成果，直接面向用户的比如搜索引擎的排序结果，间接影响用户的比如网络游戏的流失用户预测、支付平台的欺诈交易监测等等。达观数据技术团队长期以来一直致力于钻研和积累各种大数据技术，曾获得cikm2014数据挖掘竞赛冠军，也开发过智能文本内容审核系统、作弊监测系统、用户建模系统等多个基于大数据技术的应用系统。机器学习是大数据挖掘的一大基础，本文以机器学习为切入点，将达观在大数据技术实践时的一些经验与大家分享（达观数据联合创始人纪传俊） 📷 CIKM

2018-03-30

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