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文章/答案/技术大牛

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AI星球

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从零开始用Python搭建超级简单的点击率预估模型

本篇是一个基础机器学习入门篇文章，帮助我们熟悉机器学习中的神经网络结构与使用。日常中习惯于使用Python各种成熟的机器学习工具包，例如sklearn、TensorFlow等等，来快速搭建各种各样的机器学习模型来解决各种业务问题。本文将从零开始，仅仅利用基础的numpy库，使用Python实现一个最简单的神经网络(或者说是简易的LR，因为LR就是一个单层的神经网络)，解决一个点击率预估的问题。

2018-10-12

1.7K0

值得玩味儿的14个Python编程小技巧

最近的工作中经常使用Python编写一些基本解决一些NLP的小问题，在自己的工作日记里面也记录了不少的python编程中常用的小"Trick"，看到最近大家学习Python的劲头儿这么火辣，那就简单的贴出一些。该篇文章定位是"Just show me code"风格----即：少废话，直接Sublime里面写Python！

2018-10-10

4300

基于D3.js实现分类多标签的Tree型结构可视化

今天新来的实习生需要对部分分类文本进行多标签的检测，即根据已构建好的一、二级标签Excel文档，对众包平台人工标注的数据以及机器标注的数据进行评测。此情此景，让我想起了曾经在实验做的文本多标签分类的工作，所以就想用Echart 或D3.js实现层级标签可视化为一个Tree的结构，方便实习生们查阅，提高工作效率。说干就干！

2018-09-12

1.9K0

逻辑回归（LR）个人学习总结篇

逻辑回归（LR,Logistic Regression）是传统机器学习中的一种分类模型，由于LR算法具有简单、高效、易于并行且在线学习（动态扩展）的特点，在工业界具有非常广泛的应用。

2018-09-12

4.6K0

让你"又爱又恨"的推荐系统--程序猿篇

推荐系统的应用场景，我相信在日常生活中大家基本都会接触到。例如，作为一个篮球爱好者，在淘宝上搜索的“kobe X 篮球鞋”，然后之后一段时间打开淘宝，首页界面可能会推荐很多与篮球鞋相关的商品，这算是一个比较正常的应用场景吧。当然还可能有其它的一些场景，例如上面用户吐槽的手机麦克风可能被监控，进而自己的喜好被平台方获取并产生推荐......

2018-09-12

3.4K0

想玩转工业界机器学习？先学Spark吧

作为一名学生，如何还没听说过Spark这套计算框架，那么我觉得还是留在学术界的机器学习混吧，工业界现在也许还不适合你。

2018-09-12

6250

我与Python--从Hacker到探索Deep Learning

进入大学之后，我们逐渐“被教授”了C、C++、Java等编程语言，但为什么我会选择python作为最喜欢的编程语言呢？

2018-09-12

4620

吾爱NLP(2)--解析深度学习中的激活函数

由惑而生，所以我打算总结一下深度学习模型中常用的激活函数的一些特性，方便大家日后为模型选择合适的激活函数。　　说到激活函数，就不能不提神经网络或者深度学习，从一个新手入门深度学习领域，我觉得首先需要理解三个基本的构成要素：

2018-09-12

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Java基础--容器类

你知道什么是容器类吗？Java容器可以说是增强程序员编程能力的基本工具，本文将与您一起理解容器类，看完之后你也许会恍然大悟，这原来就是容器类啊，一起避免面试时的尴尬！！！！

2018-09-12

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一群学生是怎么开发软件项目的

伸伸懒腰，决定总结一下自己2016年参与开发的一个软件项目。通过软件开发的工作，除了锻炼我们的编程能力、团队意识，额，还可以提高....增加老师的收入！哈哈，言归正传，我跟实验室的小伙伴总共花了大约半年的时间来完成这个项目，如今，总算是熬到该项目要结题了。一群学生党一块完成一个项目是怎样的感悟呢？我作为这个项目的主要负责人，下面就让我来跟大家分享一下我“悲惨”经历吧！【经历分享=技术+工具+反思】

2018-09-12

1K0

从机器学习谈起

机器学习[Machine Learning]在当今社会的火热程度有目共睹，自己也一直想写一下自己对Machine Learning(简称ML)的认识，今天偶然看到一篇关于介绍机器学习的文章，自己觉得写得非常好，于是将其重新排版放到了这里，为的是跟简书的朋友们一块分享。

2018-09-12

4990

推荐系统基础知识储备

1.1.1 推荐系统概述首先，需要申明一点的就是推荐系统！=推荐算法。推荐系统是一套完善的推荐机制，包括前期数据的准备、具体推荐的过程(这个过程可能是一套复杂的算法模型，也可能是一个简单的规则，也可能是多种模型的混合结果等等)、后期数据的预测、AB测试效果评估等等。

2018-09-12

1.1K0

机器学习 | 聚类分析总结 & 实战解析

聚类分析是没有给定划分类别的情况下，根据样本相似度进行样本分组的一种方法，是一种非监督的学习算法。聚类的输入是一组未被标记的样本，聚类根据数据自身的距离或相似度划分为若干组，划分的原则是组内距离最小化而组间距离最大化，如下图所示：

2018-09-12

2.1K0

大牛给计算机专业学生的 7 个建议

导读：由于Joel Spolsky的双重身份（昔日耶鲁大学计算机系学长，今日Fog Creek软件公司的CEO），所以听听他的建议，对于当今无数困扰于就业压力的中国高校计算机专业学子来说，是大有裨益的。你们会发现，大多数建议，都在强调“软实力”的价值。

2018-09-12

4630

机器学习常见算法分类汇总

机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。本文为您总结一下常见的机器学习算法，以供您在工作和学习中参考。

2018-09-12

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SSH 从入门到"放弃"--Spring（1）

Spring是一个开源的框架，是为了解决企业应用开发的复杂性而创建的，Spring致力于 Java EE应用的各层的解决方案，而不是专注于某一层的方案，它贯穿于表现层、业务层、持久层，与其它已有的框架无缝整合。

2018-09-12

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MySQL 5.6 for Windows 解压缩版配置安装

MySQL是一个小巧玲珑但功能强大的数据库，目前十分流行。但是官网给出的安装包有两种格式，一个是msi格式，一个是zip格式的。很多人下了zip格式的解压发现没有setup.exe，面对一堆文件一头雾水，不知如何安装。下面就介绍如何解决此情况下安装过程中的各种问题。

2018-09-12

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Eclipse中使用JUnit4进行单元测试（整合篇）

我们在编写大型程序的时候，需要写成千上万个方法或函数，这些函数的功能可能很强大，但我们在程序中只用到该函数的一小部分功能，并且经过调试可以确定，这一小部分功能是正确的。但是，我们同时应该确保每一个函数都完全正确，因为如果我们今后如果对程序进行扩展，用到了某个函数的其他功能，而这个功能有bug的话，那绝对是一件非常郁闷的事情。所以说，每编写完一个函数之后，都应该对这个函数的方方面面进行测试，这样的测试我们称之为单元测试。传统的编程方式，进行单元测试是一件很麻烦的事情，你要重新写另外一个程序，在该程序中调用你需要测试的方法，并且仔细观察运行结果，看看是否有错。正因为如此麻烦，所以程序员们编写单元测试的热情不是很高。于是有一个牛人推出了单元测试包，大大简化了进行单元测试所要做的工作，这就是JUnit4。本文简要介绍一下在Eclipse3.2中使用JUnit4进行单元测试的方法。

2018-09-12

2.1K0

看我玩 Mac--有趣的软件

近几天，在 Mac 上捣鼓了一些有趣的东西，分享给 Mac 新手们，一起装逼一起飞，我们友谊的小船可不能说翻就翻奥！哈哈。

2018-09-12

2.2K0

MacBook Pro 为什么值得我写一篇博文——程序猿使用感悟

研究生生涯伊始，撑过大学四年的 Dell 灵越 N4050 笔记本电脑就再次罢工了，一直想换电脑的冲动终于要付诸行动了，本来准备再换一个性价比比较高的 win 系列笔记本就行了，但是让我意外的是研究生新入学后会发放奖学金....一下子换电脑的资金就富裕了，可选择的余地就更大了。对与苹果电脑的高逼格我是早就心驰神往，但比较高的售价与某些软件兼容性的顾虑一直是我购买的主要障碍，现在钱已经不是问题，剩下的就是考略兼容性以及实用性的问题了，性价比？买苹果就不要考了什么性价比了吧。

2018-09-12

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