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【干货】特征选择的通俗讲解！
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
编程算法
据《福布斯》报道，每天大约会有 250 万字节的数据被产生。然后，可以使用数据科学和机器学习技术对这些数据进行分析，以便提供分析和作出预测。尽管在大多数情况下，在开始任何统计分析之前，需要先对最初收集的数据进行预处理。有许多不同的原因导致需要进行预处理分析，例如：
1480
2021-12-20
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引用次数在15000次以上的都是什么神仙论文？
腾讯云开发者社区
深度学习
机器学习
神经网络
人工智能
本文结合总结梳理了知乎上“引用次数在15000次以上的都是什么论文？”这一问题的经典回答，希望能帮助到各位进一步了解领域内的相关进展。并且通过阅读这些经典论文或许也会给您带来不少启发。
1480
2021-07-12
1K
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统计学权威盘点过去50年最重要的统计学思想，因果推理、bootstrap等上榜
学习方法
大数据
数据结构
编程算法
机器学习
作者 | 陈彩娴、Mr Bear 编辑 | 青暮 近日，图灵奖得主、“贝叶斯网络之父”Judea Pearl在Twitter上分享了一篇新论文“What are the most important
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2021-04-21
589
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扎心了！5.33亿Facebook用户数据又遭泄露！
数据库
sql
机器学习
神经网络
深度学习
公开的数据包括来自106个国家和地区的超过5.33亿Facebook用户的个人信息，其中包括超过3200万条美国用户记录，1100万条英国用户记录和600万条印度用户记录。
1480
2021-04-21
1.2K
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【干货！】统计学最常用的「数据分析方法」清单（下）
编程算法
决策树
机器学习
神经网络
深度学习
根据已掌握的一批分类明确的样品建立判别函数，使产生错判的事例最少，进而对给定的一个新样品，判断它来自哪个总体。
1480
2020-06-01
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数据产品经理的硬核能力：用户画像带动用户增长
大数据
数据分析
决策树
机器学习
神经网络
如何通过数据清晰现有用户的画像，找到各个行业用户的核心关注点，来进行精细化的运营以提升用户的复购？如何将数据清晰梳理，整理出可以实际指导业务的指标呢？
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2020-05-06
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干货分享--统计学知识大梳理（第二部分）
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
为了让读者更好理解，笔者概率论中最核心的概念以及概念之间彼此的关系绘制成了下图，那么接下来笔者开始“讲故事”了。
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2020-03-05
557
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实战：手把手教你用朴素贝叶斯对文档进行分类
数据挖掘
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
朴素贝叶斯分类最适合的场景就是文本分类、情感分析和垃圾邮件识别。其中情感分析和垃圾邮件识别都是通过文本来进行判断。所以朴素贝叶斯也常用于自然语言处理 NLP 的工具。
1480
2020-02-19
1.5K
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从Python代码到APP，你只需要一个小工具：GitHub已超3000星
python
https
网络安全
机器学习
机器学习开发者想要打造一款 App 有多难？事实上，你只需要会 Python 代码就可以了，剩下的工作都可以交给一个工具。近日，Streamlit 联合创始人 Adrien Treuille 撰文介绍其开发的机器学习工具开发框架——Streamlit，这是一款专为机器学习工程师创建的免费、开源 app 构建框架。这款工具可以在你写 Python 代码的时候，实时更新你的应用。目前，Streamlit 的 GitHub Star 量已经超过 3400，在 medim 上的热度更是达到了 9000+。
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2019-11-15
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调试机器学习模型的六种方法
大数据
https
网络安全
迁移学习
机器学习
在传统的软件开发中，一个 bug 通常会导致程序崩溃。这对用户来说是很烦人的，因此解决这些问题对开发人员来说很重要——当程序失败时，开发人员可以检查错误以了解原因。
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2019-11-07
493
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52道机器学习常见面试题目
编程算法
监督学习
无监督学习
机器学习
有监督学习：对具有概念标记（分类）的训练样本进行学习，以尽可能对训练样本集外的数据进行标记（分类）预测。这里，所有的标记（分类）是已知的。因此，训练样本的岐义性低。
1480
2019-11-07
1.7K
0
小白也能看懂的seaborn入门示例
编程算法
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
Seaborn就是让困难的东西更加简单。它是针对统计绘图的，一般来说，能满足数据分析90%的绘图需求。Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，在大多数情况下使用seaborn就能做出很具有吸引力的图，应该把Seaborn视为matplotlib的补充，而不是替代物。
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2019-11-07
4.6K
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机器学习与深度学习核心知识点总结
机器学习
深度学习
来源 | SIGAI 编辑：小小挖掘机 image.png image.png image.png image.png image.png image.png image.png image.png image.png image.png image.png image.png image.png image.png image.png image.png image.png image.png image.png image.png image.png imag
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2019-11-07
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决策树、随机森林、bagging、boosting、Adaboost、GBDT、XGBoost总结
决策树
深度学习
人工智能
机器学习
神经网络
决策树是一个有监督分类模型，本质是选择一个最大信息增益的特征值进行输的分割，直到达到结束条件或叶子节点纯度达到阈值。下图是决策树的一个示例图：
1480
2019-10-15
950
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机器人“快递小哥”上岗，但被AI淘汰的却是程序员？
机器人
机器学习
python
神经网络
深度学习
2016年AlphaGo以总比分4：1轻松战胜围棋世界冠军李世石，这是AI第一次震惊世界。
1480
2019-10-15
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推荐收藏 | 统计学常用的数据分析方法大总结！
编程算法
决策树
机器学习
神经网络
深度学习
描述统计是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。
1480
2019-10-10
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围观SVM模型在分类和预测问题上的强悍表现！
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
在上一期的《手把手教你如何由浅入深地理解线性SVM模型》中我们分享了线性SVM模型的来龙去脉，得到很多读者朋友的点赞和支持，本期我们继续分享SVM模型的其他知识，即两个实战的案例，分别用于解决分类问题和预测问题。本文所使用到的数据集，读者朋友可以在文末找到下载链接。
1480
2019-09-29
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机器学习中常用的5种回归损失函数，你都用过吗？
线性回归
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
“损失函数”是机器学习优化中至关重要的一部分。L1、L2损失函数相信大多数人都早已不陌生。那你了解Huber损失、Log-Cosh损失、以及常用于计算预测区间的分位数损失么？这些可都是机器学习大牛最常用的回归损失函数哦！
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2019-09-19
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手把手教你如何由浅入深地理解线性SVM模型
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
SVM模型的核心是构造一个“超平面”，并利用“超平面”将不同类别的数据做划分。问题是“超平面”该如何构造，并且如何从无数多个分割面中挑选出最佳的“超平面”，只有当这些问题解决了，SVM模型才能够起到理想的分类效果。
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2019-09-17
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手把手教你如何利用K均值聚类实现异常值的识别！
python
机器学习
在上一期的异常值识别《KNN除了可以做分类和预测，还知道它可以识别异常值吗？》中，我们详细分享了如何使用K近邻的方法完成数据中异常值的查询。但该方法的最大缺陷在于计算复杂度高，对于大数据而言，识别异常数据将会消耗较长的时间。本期将从K均值聚类的角度，帮助大家理解该方法在异常值识别过程中的优势！（本文涉及的代码可以在文末链接中下载）
1480
2019-08-19
1.6K
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【纪录片】中国数据库前世今生
穿越半个世纪，探寻中国数据库50年的发展历程
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