机器学习与统计学

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统计学家

概率论与数理统计公式整理(完整版)

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统计学家

学会五种常用异常值检测方法,亡羊补牢不如积谷防饥

在统计学中,是并不属于特定族群的数据点,是与其它值相距甚远的异常观测。离群点是一种与其它结构良好的数据不同的观测值。

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统计学家

统计学最全思维导图,值得收藏!

原创:ZOE酱 https://zhuanlan.zhihu.com/p/25884239

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统计学家

2019年最亟待解决的11个AI伦理困境

现在是时候讨论A.I.的道德问题了。虽然机器学习不是一项新的技术发展,但现在是人工智能发展的关键时刻。要面对的道德问题有很多,包括以下提到的十一种。

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统计学家

现代统计学的发展史

「统计」这个名词的意义因人而异,对一般人而言,统计是任何方面专家们用以支持其论点的一大堆数字;对于略具常识的人来讲,这个名词代表用以摘要和解释一堆数据如计算平均...

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统计学家

数据挖掘竞赛利器-Stacking和Blending方式

https://blog.csdn.net/maqunfi/article/details/82220115

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统计学家

14 幅思维导图 | Python 编程核心知识体系

原创:ZOE酱 https://zhuanlan.zhihu.com/p/25884239

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统计学家

模型评估思维导图

“虽然没有人这样说,但我认为人工智能几乎是一门人文学科。这是一种试图理解人类智力和人类认知的尝试。”

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统计学家

4 幅思维导图:学会 Python 爬虫

原创:ZOE酱 https://zhuanlan.zhihu.com/p/36204695

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统计学家

10个可以快速用Python进行数据分析的小技巧

一些小提示和小技巧可能是非常有用的,特别是在编程领域。有时候使用一点点黑客技术,既可以节省时间,还可能挽救“生命”。

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统计学家

除了技术能打,成为一名优秀数据分析师还需要的三种能力

就算我不说大家也心知肚明,任何一家公司(不仅仅是技术公司)都需要那些强大的数据分析师来帮助他们实现目标。到2022年,数据分析师将会和软件工程师和数据科学一样,...

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统计学家

基于matplotlib和keras的神经网络结果可视化

在使用神经网络进行模型训练的时候,我们可以通过误差损失函数、精度等一系列指标来判断最终神经网络的拟合效果,一般的问题中,无论是回归还是拟合,本质上都是“一个拟合...

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统计学家

要强大的“黑匣子”,还是“可解释”的机器学习?| 清华AI Time激辩

要不要用准确性换可解释性?这可能是许多资源有限的创业公司,在技术研发中面临的重要问题,同时也是机器学习可解释性研究中的重要议题。

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统计学家

打破机器学习中的小数据集诅咒

最近深度学习技术实现方面取得的突破表明,顶级算法和复杂的结构可以将类人的能力传授给执行特定任务的机器。但我们也会发现,大量的训练数据对深度学习模型的成功起着至关...

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统计学家

给「转行人工智能」泼一盆理性的冷水

上图列举了以不同关键字进行搜索返回的岗位数:软件(11113) vs 生物(216) vs 生物信息(44) vs 数据科学家(152) vs 机器学习(280...

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统计学家

DeepMind+谷歌,用爱(ai)发电

场景介绍:介绍机器学习在风力发电场景下:预测风力发电量,及时调整供电规模;监测风速风向,及时调整叶片方向和间距,等几种极大提高效率的应用。

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统计学家

机器学习是最容易得到错误结论的一种解决方案

机器学习是最容易得到错误结论的一种解决方案。和编程、做表格、或者纯粹的数学建模不同,机器学习是由数据驱动,并有很强的黑箱性。因此很多时候容易得出似是而非的结论。...

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统计学家

100天搞定机器学习|Day33-34 随机森林

前言: 随机森林是一个非常灵活的机器学习方法,从市场营销到医疗保险有着众多的应用。它可以用于市场营销对客户获取和存留建模或预测病人的疾病风险和易感性。

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统计学家

机器学习会取代数学建模吗?让我们假设一个微积分落后但深度学习发达的文明社会……

对于那些擅长于用微分方程、概率论解决问题的数学家们来说,素有“黑盒子”之称机器学习往往是要被踢到鄙视链底端的。

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统计学家

从「线性回归」到「强化学习」(一)

线性回归(linear regression)是最基础的机器学习、统计学习模型,一般出现在教材或者科普读物的前两章。今天要从线性回归为起点,串讲一些机器学习的概...

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