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你知道这11个重要的机器学习模型评估指标?

译者 | Arno 来源 | Analytics Vidhya 【磐创AI导读】:评估一个模型是建立一个有效的机器学习模型的核心部分,本文为大家介绍了一些机器学习模型评估指标,希望对大家有所帮助。...想要获取更多的机器学习、深度学习资源,欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。...概览 评估一个模型是建立一个有效的机器学习模型的核心部分 评价指标有混淆矩阵、交叉验证、AUC-ROC曲线等。...不同的评估指标用于不同类型的问题 介绍 建立机器学习模型的想法是基于一个建设性的反馈原则。你构建一个模型,从指标中获得反馈,进行改进,直到达到理想的精度为止。评估指标解释了模型的性能。...除了这11个指标之外,还有另一种检查模型性能的方法。这7种方法在数据科学中具有统计学意义。但是,随着机器学习的到来,我们现在拥有更强大的模型选择方法。没错!就是交叉验证。

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机器学习必要懂数学?深入浅出机器学习与数学的关系

随着AI资源越来越丰富,网上po出了越来越多的机器学习路线,机器学习攻略,这些路线攻略五花八门,却都有一个共同点,最基础的是数学和编程语言。...编程语言作为基础,很好理解,机器学习是靠程序来完成的嘛,当然要学会编程语言啦~但是,为什么要学数学呢?...首先我们要知道,机器学习理论是一个涵盖统计、概率、计算机科学和算法方面的领域,该理论的初衷是以迭代方式从数据中学习,找到可用于构建智能应用程序的隐藏洞察。...尽管机器学习和深度学习巨大的发展潜力,但要深入掌握算法的内部工作原理并获得良好的结果,就必须透彻地了解许多技术的数学原理。...那么我们举个简单的栗子来告诉大家这四块是如何在机器学习中起作用的。 ?

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机器学习必要懂数学?深入浅出机器学习与数学的关系

随着AI资源越来越丰富,网上po出了越来越多的机器学习路线,机器学习攻略,这些路线攻略五花八门,却都有一个共同点,最基础的是数学和编程语言。...编程语言作为基础,很好理解,机器学习是靠程序来完成的嘛,当然要学会编程语言啦~但是,为什么要学数学呢?...首先我们要知道,机器学习理论是一个涵盖统计、概率、计算机科学和算法方面的领域,该理论的初衷是以迭代方式从数据中学习,找到可用于构建智能应用程序的隐藏洞察。...尽管机器学习和深度学习巨大的发展潜力,但要深入掌握算法的内部工作原理并获得良好的结果,就必须透彻地了解许多技术的数学原理。...那么我们举个简单的栗子来告诉大家这四块是如何在机器学习中起作用的。 ?

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机器学习必要懂数学?深入浅出机器学习与数学的关系

随着AI资源越来越丰富,网上po出了越来越多的机器学习路线,机器学习攻略,这些路线攻略五花八门,却都有一个共同点,最基础的是数学和编程语言。...编程语言作为基础,很好理解,机器学习是靠程序来完成的嘛,当然要学会编程语言啦~但是,为什么要学数学呢?...尽管机器学习和深度学习巨大的发展潜力,但要深入掌握算法的内部工作原理并获得良好的结果,就必须透彻地了解许多技术的数学原理。...那么我们举个简单的栗子来告诉大家这四块是如何在机器学习中起作用的。...现在我们的训练集就变成了一个m*n矩阵,m个样本n个特征。这里不再是一个权重的单个变量,而是每个特征都有一个权重。 概率论 以上就是这三大数学分支在机器学习中的应用示例,那么第四个学科概率论呢?

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想快速部署机器学习项目?来看看几大主流机器学习服务平台对比吧

但是,目前这个复杂的领域一个趋势:一切皆服务(everything-as-a-service)——无需太多投资,即可快速启动机器学习计划。...现在让我们来看看市场上最好的机器学习平台都有哪些服务。...什么是机器学习服务 机器学习服务(Machine learning as a service, MLaaS)包含机器学习大多数基础问题(比如数据预处理,模型训练,模型评估,以及预测)的全自动或者半自动云平台的总体定义...在本文中,我们将首先概述 Amazon,Google 和 Microsoft 的主要机器学习服务平台,并比较这些供应商所支持的机器学习 API。...这并不是如何使用这些平台的说明,而是在开始阅读平台的文档之前所需要做的功能调研。 针对定制化的预测分析任务的机器学习服务 ?

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必要将所有机器学习算法都实现一遍

,Quora上对于Yoshua Bengio的最新访谈,关于一个问题: 对于进入机器学习领域的年轻研究人员,你什么建议?...因为机器学习在大规模数据下最大的挑战就是如何『算』得更快:收敛速度/计算时间、计算资源/机器开销等。所以得要知道在哪里优化的空间才行。 6....在经典机器学习的使用频率很少的情况下那么去实现的优先级就比较低。 3、看书+调包,这个似乎很有争议。原回答个大前提是提高自己的编程水平,可以刷leetcode,也可以去多看看github项目源码。...提到tf和sklearn框架的熟练使用是因为真的很重要且前者更重要,而tf和经典机器学习可以说完全不同,那要把各种神经网络都实现?不然为什么只实现经典机器学习而不实现神经网络呢?...有这个时间不如把《西瓜书》,《统计学习方法》,《深度学习》再看一下,工程上的看下《百面机器学习》,《美团机器学习》,tf官网多扫几遍。

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将天猫11的技术用到化工电商平台,马云的这步棋何考量?

了这些数据可以更好地提供服务、形成非常好的分析功能,进而影响产品和促进销售。互联网架构之后,可以实时在线的汇聚一切销售过程数据,进而通过大数据分析实现服务优化、产品定制和制定营销策略。”...尤其值得一提的是,阿里巴巴的IT架构经受了11多年来的洗礼,“扛得住11”成为其金字招牌。...2016年,天猫11成交额已经达到1207亿,2017年还将继续增加,阿里云与天猫11已是彼此成就的正循环关系:阿里云支撑了天猫应对每年都在增值的11成交规模和复杂业务场景,同时又通过这种极端场景来对自身能力进行压力测试...,并倒逼自己进一步优化升级,来应对下一年的11。...事实上,不只是阿里云,菜鸟物流、蚂蚁金服诸多业务与天猫11都已形成类似的关系。

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机器学习是万能的?AI落地哪些先决条件?

1.引言 入门机器学习或从事其相关工作前,不知道你思考过如下2个问题: 1) 机器学习是万能的? 2) 工业界要想尽可能落地机器学习,需要满足哪些先决条件?...2.机器学习是万能的机器学习包括深度学习?当然。...,人们不禁会问机器学习可以解决一切问题,如果是这样,所有国家的科学家去深入研究AI理论,工业界的大牛去将这些理论落地,一场革命诞生。...为了使用机器学习的技术,先从全国各地选取建仓的数据,模型考虑了几百个特征(包括时间刻画等多个维度),是一个监督学习任务,训练好模型后,再输入要预测的建仓地区的相关数据到模型中,最后决策一个得分最高的建仓位置...机器学习是基于过去的预测,仿真是基于未来的预测。 机器学习和仿真优化结合才是解决问题的最全面方法论。 3. 机器学习落地,先决条件哪些?

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人工智能、机器学习、深度学习三者之间什么关系

说起人工智能,我们总能听到一些其他的关键词,例如:机器学习、深度学习、数据挖掘、数据分析等等。那么到底什么是人工智能?人工智能又与这些词什么直接或间接的关系呢?...今天小编将就这个问题给大家献上一波涨姿势科普,让大家对这个近年来大火的科技一个初步的了解。 首先,我们来说说人工智能、机器学习、深度学习三者的关系 先上一张图,概括一下它们三者的关系: ?...从图片上我们可以发现,就范围而言:人工智能>机器学习>深度学习,并且它们三者也属于包含关系。 看到这,你可能还是不知道,到底什么是人工智能?他和其他的词什么关系呢?...机器学习机器学习是人工智能领域的一个小分支,机器学习最基本的做法是使用算法来解析数据、从中学习,然后对真实世界中的事件做出决策和预测。...与传统的为解决特定任务、硬编码的软件程序不同,机器学习是用大量的数据来“训练”,通过各种算法从数据中学习如何完成任务。类似人类在接触过很多事物、经历后获得的“经验”一样。

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专访 | 阿里搜索事业部研究员徐盈辉:剖析阿里背后的强化学习技术

11 推荐场景中,阿里巴巴使用了深度强化学习与自适应在线学习,通过持续机器学习和模型优化建立决策引擎,对海量用户行为以及百亿级商品特征进行实时分析,帮助每一个用户迅速发现宝贝,提高人和商品的配对效率...徐盈辉:这个问题我回答的不一定全面,就我个人理解和判断,强化学习技术在阿里平台上能够施展手脚的业务方向还是不少的。...2014 年 11 通过排序特征实时,引入商品实时转化率,实时售罄率模型进入搜索 match 和 rank,让售罄商品额无效曝光大幅减少,并实现了成交转化的大幅提升;2015 年 11 推出链路实时计算体系...这个端到端的大规模在线深度强化学习任务在 2016 年 11 上,共处理日志量近 200 亿,处理消息量超三千亿,流式计算平台处理峰值超千万 QPS(笔者注:每秒查询率),实现 24 小时不间断无延迟运转...机器之心:您最近重点关注的技术点哪些?阿里在强化学习方向上还有哪些着重解决的问题?应用方向上会有重要突破点

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早报:P2P累计成交量突破6万亿,综合收益率延续下降趋势

此外,11月P2P行业成交量2278.43亿元,环比上升4.33%。业内人士分析,这主要是源于“11”的活动效应。...“11”贡献大 11月,P2P行业的成交量为2278.43亿元,环比上升4.33%。...多位业内人士认为,成交量环比上升主要源于恰逢“11”,部分平台趁此通过加息、红包等奖励活动,带动了11月成交量环比上涨。...截至11月底,P2P行业历史累计成交量达60091.32亿元,突破6万亿大关,同比上升88.68%。 从各省市P2P成交情况看,1118个省市的网贷成交量出现上升。...具体来看,11月主流综合收益率区间仍分布在8%~12%,平台占比为59.49%;其次为综合收益率在12%~18%的平台,占比为25.88%。

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解密:依图如何一年实现语音识别指标超巨头玩家

值得注意的是,上述横向对比方案均为各厂商的开放平台方案,并未完全代表各家在语音识别领域的综合实力水平。 1、机器之心:测试结果采用自家测试的方案,在测试方法、测试设备的公平性上如何保证?...2、机器之心:测试结果除了与软件算法相关,硬件设备,尤其是麦克风阵列排布影响到的拾音效果也可能间接影响语音识别的准确率。上述展示的测试结果都是基于同一款设备?...对于其原因,吴认为,强化学习、对抗学习等技巧层面的策略大家都会跟进,做算法优化并没有捷径。在方法论和做事态度层面有依图在视觉领域的经验作为基础。...目前,依图语音的表现是相对意义上的性能提升,平均算法性能领先 11%,在某些特定的场景下领先更多。...左为依图科技首席创新官吕昊,右为华为智能计算渠道合作部部长康鑫 活动现场,依图方面还宣布了将联合微软推出语音开放平台,依图的语音识别方案将在微软云 Azure 上线。

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业界 | 从“打杂小弟”到“金牌员工”,智能客服机器人正迈入黄金时代

每年11零点一过,各大电商平台就同如三峡大坝开闸泄洪。上百亿的销售额和数亿订单,集中在24个小时内爆发。对每个客服人员来说,这无异于一场噩梦。 ?...智能客服机器人与人类客服协作组成了“新物种”,正在全面接管客服的大量工作。各大主流电商平台基本上都配备了类似的“智能客服”系统,可以24小时全天候服务。...以晓多为例,2016年11晓多接待用户160w人次,2017年11接待用户440w人次,预计2018年11,晓多智能客服用户接待将超过1000w人次。 ?...据了解,某女装商家在使用晓多智能客服机器人后,每天可以为人类客服节约300多个小时的工作量,预计在2018年11当天,客服机器人能节约的工作量还将提升数十倍。...【今日机器学习概念】 Have a Great Definition ?

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兰州拉面和水电大坝都在玩的数据大屏,到底是什么“黑科技”?

▍天猫11数据大屏,衍生出了一个新商机 还记得最近两年天猫11现场那块叫人惊艳的数据大屏?喏,2015、2016年的大屏分别长这样: ? (图片说明:2015年天猫11现场大屏) ?...(图片说明:2016年天猫11现场大屏) 这块屏引人注目不仅仅是因为它足够大,也因为数据的实时呈现和画面的渲染技术。以2016年现场这块大屏为例,在主屏的中央,是实时变化的成交金额。...作为天猫11数据大屏的出品方,阿里旗下的DataV可视化团队看到了其中的商机:对外输出数据大屏技术解决方案,帮助非专业的工程师通过图形化的界面更容易地搭建相应的可视化应用。...就比如11现场那个大屏,其实我们也是切分成了很多个细小的区块,这样有助于减少给硬件驱动带来的压力。...“数据侠”栏目网罗全球最IN的数据侠客,利用人工智能、机器学习等各种前瞻算法,从数据的视角洞察消费生活的方方面面,打造理性酷炫、活泼有趣的数据分析盛宴。用大数据,阐述事实及其背后的故事和逻辑趋势。

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微软加速器诗心启程,以科技创新构建同理心平台丨科技云·资讯

11期选拔重点: 人工智能与产业落地应用结合 微软加速器·北京第11期招募于2017年12月初启动,围绕人工智能与机器学习、大数据、区块链、物联网、工业互联网、混合现实、云计算平台及技术应用创新,聚焦零售快消...据统计,申请第11期的创业者,80%以上有国内外顶尖高校教育背景,90%五百强大企业资深履历,平均年龄在30-35岁。...微软加速器·北京驻企CEO檀林表示:“在5年多里,微软加速器一直是大企业办平台的标杆,如今我们需要放下过去,重新出发。因为同理心,人类命运共同体的理想才有可能实现。”...,让AI触手可及 行动贝果 打造机器学习引擎,提供自动化预测分析解决方案 智能一点 为企业提供对话式营销AI服务平台 维卓致远 为手术智能分析和全息呈现医学影像数据 数起科技 政府监管大数据服务商 梅卡曼德...致力于将智能赋予工业机器人 蔚蓝数据 提供能源和智慧运维服务,提高运维效率 风向标 运用物联网技术提供燃气安全及家居智慧管理方案 MagicMed 绘制心脏健康数据图谱,推动心脏医疗服务变革 感融物联网

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搜索,大促场景下智能化演进之路

作为淘宝平台的基石,搜索也一直在打造适合电商平台的人工智能体系,而每年11大促都是验证智能化进程的试金石。...演进概述 阿里搜索技术体系目前基本形成了offline、nearline、online三层体系,分工协作,保证电商平台既能适应日常平稳流量下稳定有效的个性化搜索及推荐,也能够满足电商平台对促销活动的技术支持...演进的背景 运用机器学习技术来提升搜索/推荐平台的流量投放效率是目前各大互联网公司的主流技术路线,并仍然随着计算力和数据的规模增长,持续地优化和深入。...虽然分布式大规模的机器学习平台,在某种程度上批处理方法对训练样本的数量还是有限制的。在线学习不需要缓存所有数据,以流式的处理方式可以处理任意数量的样本,做到数据的实时消费。...2016年11,实时计算引擎从istream时代平稳升级到blink/flink时代,实现24小时不间断、无延迟运转,机器学习任务从几个扩大到上百个job。

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为了应对11购物狂潮,各大公司都祭出了哪些黑科技?

为了解决这个问题,菜鸟通过多年累积下来的大数据,利用前沿的大规模机器学习和领先的算法,打造了智能物流发货引擎,它能综合物流时效、成本、服务、消费者画像等各项因子,在商家已合作的快递公司范畴内,实时为每一个包裹匹配出最优快递...不仅在国内,菜鸟网络还把机器人仓库开到了国外,11月3日,eWTP(电子世界贸易平台) 首期海外智能机器人仓库在位于吉隆坡机场的中国境外首个超级物流枢纽投入运营,这也是东南亚首个智能机器人仓库。...京东:史上最强智慧物流黑科技和机器人军团 11不仅仅是货物及优惠力度的比拼,更是物流的比拼。...载物爬楼机上、下按键,上下楼梯均可。 除此之外,苏宁还在上海建成了目前国内最大的机器人仓库群,里面运行着近200组仓库机器人,它们驼运着近万个可移动的货架。...有这么多黑科技为11物流保驾护航,你还担心快递变慢递?也许,是时候放开手脚买买买啦!

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秒杀实战指南-秒杀商品0元购我做对了什么事情

图片网络数据分析 学完即用,全平台高效抓包工具。什么是秒杀活动所谓“秒杀”,就是网络卖家发布一些超低价格的商品, 所有买家在同一时间网上抢购的一种销售方式。...真正值得我们关注的是自己如何能够抢购到秒杀商品手速再快为何总是抢不到秒杀商品参与秒杀活动两种人,一种是正常的人类,受到自然法则的限制,哪怕是吉尼斯世界记录的手速也是一个上限;另外一种是模拟人类点击和发送商品购买请求的机器人...、 自动化测试、搭建服务器等,或解放双手,或学习编程,或制作应用。...这种方式缺点在于:只能在特定比如android,鸿蒙平台等环境运行,ios上无能为力本质是是模拟用户操作软件,最终速度受限与机器网络和屏幕渲染性能,存在很大的瓶颈还能更快一点能,快到无法想象。...上面提到的诸如 按键精灵 类软件,瓶颈受限与机器性能,需要模拟用户点击后,屏幕接受到指令,再发起网络请求给服务器,然后返回结果,再把结果渲染好展示到界面上; 这里最费时间的就是渲染,不同机型渲染时间不同

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