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文章/答案/技术大牛

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人工智能头条

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随机森林不可思议的有效性

编程算法机器学习神经网络 scikit-learn

对于机器学习从业者而言，有自己最喜欢的算法是很常见的。可能这有点不太合乎常理，因为没有一个算法能够完全地主导所有的应用，而且机器学习算法的性能很大程度上依赖于应用程序和数据集的维度。甚至对于一个给定的问题和数据集，由不同算法训练而得到的一个组合模型往往会优于单个模型。尽管如此，人们还是有自己最喜欢的算法。有些人喜欢SVM，因为它们有着优美的公式或者是可直接使用的高质量算法实现；也有些人喜欢决策规则，因为它们的简单性和可解释性；还有些人则因为神经网络的灵活性而痴迷于它。我所喜欢的算法就是（你可能已经猜到了）

2018-06-05

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使用scikit-learn解释随机森林算法

scikit-learn 编程算法

在以前的一篇博文里，我讨论过如何将随机森林算法转化为一个“白盒”，这样每次预测就能被分解为各项特征的贡献和，即我多次想找相关的代码。然而，绝大多数的随机森林算法库（包括scikit-learn）不暴

2018-06-05

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用深度学习做个艺术画家 ——模仿实现PRISMA

深度学习机器学习 keras scikit-learn

本书节选自图书《机器学习之路——Caffe、Keras、scikit-learn实战》文末评论赠送本书，欢迎留言！丰富的实战案例讲解，介绍如何将机器学习技术运用到股票量化交易、图片渲染、图片识别等领域。本文将探索深度学习落地到图像处理领域的方案，适合有一定深度学习实践经验的读者进阶阅读。使用深度学习作画的起源是有三个德国研究员想把计算机调教成梵高，他们研发了一种算法，模拟人类视觉的处理方式。具体是通过训练多层卷积神经网络，让计算机识别，并学会梵高的“风格”，然后将任何一张普通的照片变成梵高的《星空》

2018-06-05

1.6K0

WePay机器学习反欺诈实践：Python+scikit-learn+随机森林

机器学习 python scikit-learn 编程算法

【编者按】将机器学习算法用于金融领域的一个很好的突破口是反欺诈，在这篇博文中，WePay介绍了支付行业构建机器学习模型应对很难发现的shell selling欺诈的实践心得。WePay采用了流行的Python、scikit-learn开源学习机器学习工具以及随机森林算法。以下是文章内容：什么是shell selling？虽然欺诈几乎涉及各种领域，但相对于传统的买方或卖方仅仅担心对方是否是骗子，支付平台需要担心的是交易双方。如果其中任何一方存在信用诈骗，真正的持卡人发现和撤销费用，平台自身就要进

2018-06-05

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