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史博

预训练语言模型(PLMs)走的飞快~

Web 3.0实现知识互联,享受语义级别的表示和推理;Web 4.0实现智能互联,无所不在,人机互动。当前似乎处于Web 3.0不久将要坐实,4.0也在萌芽的阶...

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史博

Beyond Advanced Analytics: 数据智析

2019年是一个神奇的一年, 一方面数据分析价值通过几次大收购深入人心,另一方面有报道说投资人开始逃离人工智能。 让人琢磨不透,隐约觉得背后逻辑是,快钱正在退出...

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史博

神奇的AAD:跨域金融和人工智能

在"化曲为直の神奇"介绍了导数, 导数的求解与最值有着千丝万缕的关系, 最著名的就是费马引理。 这让导数在机器学习风险最小极为有用。

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史博

数据安全概述

Data is the oil of the 21st century。 话说数据, 当今我们大量的数据,购买记录, 健康记录, 出行积累都被服务的公司和机构掌...

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史博

从交易所到比特币交易所 [下]

在"从交易所到比特币交易所 [上]"我们介绍了传统交易所。 对应到数字货币交易平台, 又俗称比特币交易所,又有哪些相似与不同?

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史博

回归分析中的问题和修正的探讨(下篇)

探讨的上篇中, 我们探讨了多重共线性MultiCollinearity和异方差Heteroskedasticity, 接下来我们讨论自相关和误差变量。

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史博

轻度解释Cloud Foundry命令行

我们知道Cloud Foundry (CF)是一个PaaS平台。 CF命令行(CLI)作为开始部署使用CF云平台的用户来说,一个轻度的CF CLI的解释会是一...

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史博

最小二乘法的4种求解

我们曾经在“一步一步走向锥规划 - LS”里面详细介绍了最小二乘法的由来和几何解释。 并且, 在“回归分析中的问题和修正的探讨”中谈到了经典最小二乘法OLS的局...

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史博

Legendre变变变

Legendre翻译可以是勒让德,或者李詹德, 还是直接用Legendre吧! 他是数学界18世纪最著名3L数学家之一! 他们分别是Lagrange (173...

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史博

Love Plus 矩阵

我们“拉近似”里面提到了数学应用之神Laplace, 并且讲述了他对分布的近似, 之前也在“概率估值的光滑(Smoothing)”提到Laplace研究过太阳升...

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史博

一步一步走向锥规划 - QP

一般来说凸优化(Convex Optimization, CO)中最一般的是锥规划 (Cone Programming, CP) 问题, 前面我们介绍了点 最...

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史博

平均场思想

首先要说明的, 这里的平均场是指机器学习中的平均场, 不是物理里面的平均场(请物理的同胞出门右拐,当然也可以贻笑大方下下)。 有人说,这有什么差异呢? Yan...

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史博

GMM的世界,你不懂?(下篇)

在 GMM的世界,你不懂?(上篇) 里面简介了GMM的诞生的思绪历程, 当然是猜的啦。 这里稍微扩展点点, 说明下下GMM的广和美。

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史博

等价のGLS, 2SLS, IV ?

在前面的最小二乘法讲解中 ( 回归分析中的问题和修正的探讨(下篇), 最小二乘法的6个假设 (中篇) ), 有遇到广义最小二乘法GLS 、2阶段最小二乘法2SL...

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史博

评价参数估算的常用指标

前面“ 回归分析中的问题和修正的探讨(下篇)”,讲到了无偏性和有效性, 这里把评价参数估计的常用指标简述下下。

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史博

随机眼里的临界

以前,来自清华的师兄给我讲过一句话, 叫随机过程随机过, 实变函数学十遍。 至今印象深刻。 我想说的是, 一遇概率脑子绝对不够用~~~

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史博

R语言和表数据分析

最近几年, 对于表数据分析有一些常见的问题, 譬如: 缺失值(Missing), 奇异值(Outlier)(参考 “一个奇异值的江湖 -- 经典统计观” 和 “...

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史博

TF Boy 之初筵 - 机器簇

在 "TF Boy 之初筵 - 分布十三式", 里面,我们提到参数服务器PS+Worker。 我们基本上是在Client里面定义好了TF模型(网络图),然后提交...

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史博

机器学习平台的优化器 (优化篇)

在 " 机器学习平台的优化器 (平台篇)"里面, 我们简介了平台们,和什么是优化器。 这里我们开始介绍不同平台的优化。 我们把相同编程语言的优化器放在一起,...

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史博

概率分布の三奥义

在 “免费: 大赏新书CASI” 里面斯坦福的优化大师Efron对统计的描述有一个三角形, 这个三角形的三个顶点分别是 频率派(Frequentist), 费希...

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