选自Medium 作者：JP Tech等 机器之心编译 毕业季找工作了？如果想应聘机器学习工程师岗位，你可能会遇到技术面试，这是面试官掂量你对技术的真正理解的时候，所以还是相当重要的。...经过很多面试（尤其是与学生的面试）之后，我收集了 12 个深度学习领域的面试问题。我将在本文中将其分享给你。...先稍微回顾一下机器学习的本质，要做机器学习，我们需要有一个数据集。没有数据我们怎么学习呢？一旦有了数据，机器需要找到数据之间的关联。...假设我们的数据是温度和湿度等天气信息，我们希望机器执行的任务是找到这些因素与我们的爱人是否生气之间的关联。这听起来似乎并无关联，但机器学习的待办事项有时候确实很可笑。...总结 上面就是我常在面试过程中向参加面试的人提出的 12 个有关深度学习的面试问题。但是，根据每个面试者的情况不同，提问的方式可以也会各不相同，另外也会有其它一些根据面试者的经历而提出的问题。
从 2009 年到 2021 年，从千万交易额到千亿交易额，双 11 已经开展了 12 年。如今，每年的双 11 以及一个月后的双 12，已经成为真正意义上的全民购物狂欢节。...是什么样的数据库撑起了 2021 年的双 11 双 12 的稳定进行？...《数据 Cool 谈》第三期，阿里巴巴大淘宝技术部双 12 队长朱成、阿里巴巴业务平台双 11 队长徐培德、阿里巴巴数据库双 11 队长陈锦赋与 InfoQ 主编王一鹏，一同揭秘了双 11 双 12 背后的数据库技术...也就是说，PMEM 和 Tair 的结合，实现了超大内存存储，能够将消费者平台红包、店铺红包、平台优惠券、店铺优惠券、店铺会员折扣、店铺限时折扣等几十项资产进行持久化归一存储，让业务在计算价格时，可以从一个地方获取所有数据...发展近 20 年，淘宝积累了千亿级别的订单数量，“千亿级别的订单量的索引列，全部丢进内存的话，我的机器成本肯定是兜不住的。”
吴恩达 Cousera 机器学习课程Andrew Ng 的机器学习课程（Machine Learning | Coursera）是很多人的启蒙课程，难度适中且完全免费。...另一个比较直接的观察是如果大家在知乎上搜索“机器学习如何入门？”...，大部分答案都提到了 Andrew 的这门入门课程，所以这是一门绝对的口碑课程，详细讨论可以参考：微调：为何国人迷恋吴恩达的机器学习课？。...周志华《机器学习》周志华老师的《机器学习》也被大家亲切的叫做“西瓜书”。虽然只有几百页，但内容涵盖比较广泛。然而和其他人的看法不同，我建议把西瓜书作为参考书而不是主力阅读书。...这本书更适合作为学校的教材或者中阶读者自学使用，入门时学习这本书籍难度稍微偏高了一些。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 源 | ynaughty 每当提到机器学习，大家总是被其中的各种各样的算法和方法搞晕...确实，机器学习的各种套路确实不少，但是如果掌握了正确的路径和方法，其实还是有迹可循的，这里我推荐SAS的Li Hui的这篇博客，讲述了如何选择机器学习的各种方法。...其实机器学习的基本算法都很简单，下面我们就利用二维数据和交互图形来看看机器学习中的一些基本算法以及它们的原理。...总结 本文利用二维交互图帮助大家理解机器学习的基本算法，希望能增加大家对机器学习的各种方法有所了解。所有的代码可以在参考中找到。欢迎大家来和我交流。...Victorjs 2D向量库 推荐一些机器学习的路线图 https://ml-cheatsheet.readthedocs.io/en/latest/ 10大机器学习算法 https://www.gitbook.com
概述 机器学习是从数据中自动分析获得规律（模型），并利用规律对未知数据进行预测。
华盛顿大学 Pedro Domingos 教授的“A Few Useful Things to Know about Machine Learning”这篇论文总结了机器学习研究者和从业者的 12 个宝贵经验...机器学习中最大的问题就是“维度灾难”！ 除了过拟合，机器学习中最大的问题就是维度灾难。...这正是机器学习项目最重要的部分，通常也是最有趣的部分，直觉、创造力、「魔术」和技术同样重要。 初学者常常会惊讶于机器学习项目实际上花在机器学习上的时间很少。...还有很多其它的方法，就不一一列举了，但是总的趋势是规模越来越大的集成学习。在 Netflix 的奖金激励下，全世界的团队致力于构建最佳视频推荐系统。...因此，关键问题不在「模型是否可表示」，而「模型是否可学习」以及尝试不同的模型（甚至是集成模型）是很重要的。 12 .“相关性”并非就是“因果关系”！
是EM算法的核心，称为Q函数 EM算法可以用于生成模型的非监督学习，生成模型由联合概率分布P(X,Y)表示，可以认为非监督学习训练数据是联合概率分布产生的数据，X为观测数据，Y为未观测数据。...蒙特卡罗算法，混合高斯、协同过滤、k-means 参考： 《机器学习》 《统计学习方法》 Expectation-Maximum（EM算法）
12 个宝贵经验，包括需要避免的陷阱、需要关注的重点问题、常见问题的答案。...机器学习中最大的问题就是“维度灾难”！ 除了过拟合，机器学习中最大的问题就是维度灾难。...这正是机器学习项目最重要的部分，通常也是最有趣的部分，直觉、创造力、「魔术」和技术同样重要。 初学者常常会惊讶于机器学习项目实际上花在机器学习上的时间很少。...还有很多其它的方法，就不一一列举了，但是总的趋势是规模越来越大的集成学习。在 Netflix 的奖金激励下，全世界的团队致力于构建最佳视频推荐系统。...因此，关键问题不在「模型是否可表示」，而「模型是否可学习」以及尝试不同的模型（甚至是集成模型）是很重要的。 12 .“相关性”并非就是“因果关系”！
以极为通俗的语言讲述了数学在机器学习和自然语言处理等领域的应用。...《Machine Learning》（《机器学习》） 作者Tom Mitchell是CMU的大师，有机器学习和半监督学习的网络课程视频。...《机器学习及其应用》 周志华、杨强主编。来源于“机器学习及其应用研讨会”的文集。...这本书讲了很多机器学习前沿的具体的应用，需要有基础的才能看懂。如果想了解机器学习研究趋势的可以浏览一下这本书。关注领域内的学术会议是发现研究趋势的方法嘛。...极牛的书，可数学味道太重，不适合做机器学习的 《All Of Statistics》 机器学习这个方向，统计学也一样非常重要。
97.78% 94.37%/93.71% 多项式贝叶斯 66.07%/65.79% 96.24%/91.11% 84.27%/81.12% 看来，对三组数据高斯贝叶斯算法在三个数据中最好，我们让他与以前学习过的分类算法做个比较
http://www.jikexueyuan.com/ 极客学院，各种学习资料，但是视频大部分收费的，如果有特别想看的课程可以学习，实在不行看看wiki。...http://www.imooc.com/course/list 慕课网，前端课程比较好，推荐看里面的沙龙课程，知道一线前言公司用什么，怎么用。...http://www.chuanke.com/ 百度传课，百度3000w收购的一个类12k平台，好多其他平台收费的在这里可以找到免费版本。...https://channel9.msdn.com/ channel9平台是微软的一个主要的传播微软技术的平台，另一个好处是可以学习英文，IOT课程值得推荐。...还有一批专业的IOS开发，移动开发，大数据的，前端的专业社区就不一一推荐了。
之前发布了多款ubuntu系统的ROS学习镜像，主要是基于校内和学生实验编程实践出发。 如果是机器人初学者，还是推荐使用最主流操作系统windows学习这款ROS1和2。 ?...win10环境可以预装如下机器人操作系统 ros1-melodic ros1-noetic ros2-dashing ros2-foxy 并且也会支持后续ros更新而无需更换操作系统或者预装linux系统
1、推荐系统涉及的知识 电子商务业务知识、网站架构运营、机器学习算法、数学建模、大数据平台… 2、推荐系统涉及的常见算法 聚类、关联模式挖掘、大规模矩阵运算、文本挖掘、复杂网络和图论计算等… 3...、推荐系统分类 Ⅰ、基于应用领域分类 电子商务推荐系统、社交好友推荐系统、搜索引擎推荐系统、信息内容推荐系统...... Ⅱ、基于设计思想分类 基于协同过滤的推荐系统、基于内容的推荐系统、基于知识的推荐系统...、混合推荐系统...... Ⅲ、基于使用何种数据分类 基于用户行为的推荐系统、基于用户标签的推荐系统、基于社交网络数据的推荐系统、基于上下文信息的推荐系统...... 4、实现协同过滤的步骤 ①收集用户偏好数据...，基于邻域的推荐算法又分为基于物品推荐算法和基于用户推荐算法。 ...、根据用户标签进行推荐、基于隐语义的推荐算法等。
内容来源：2018 年 5 月 26 日，美团点评技术专家杨一帆在“饿了么技术沙龙·第25弹【搜索推荐】”进行《Why WAI: 美团点评搜索推荐机器学习平台》演讲分享。...阅读字数：3308 | 9分钟阅读 摘要 本次分享主要介绍如何从机器学习实践过程中不断总结经验，搭建集数据处理、特征工程、模型训练、打分预测、实时监控、在线学习等步骤为一体的机器学习平台WAI，以及该平台如何赋能业务不断优化搜索推荐用户体验...美团点评的机器学习应用大部分还是围绕业务来开展，包括搜索推荐、金融、外卖、打车、广告等。 机器学习通用流程 机器学习整个流程包含几个部分。...Why 流派对比 机器学习系统可以分为平台派和工具派。...平台派典型的代表有PAI和WAI，它们的定位是用来托管完整的机器学习流程，赋能所有业务接入AI的能力，特点在于交互性强，通过简单拖拽就能完成配置，流程清晰所见即所得。
本章主要围绕机器学习的推荐实践过程以及评测指标，一方面告诉我们如何优化我们的模型；另一方面告诉我们对于分类的算法，使用精确率和召回率或者F1值来衡量效果更佳。...最后还强调了下，在大部分的机器学习中，训练样本对模型的准确率都有一定的影响。...机器学习最佳实践 针对垃圾邮件分类这个项目，一般的做法是，首先由一堆的邮件和是否是垃圾邮件的标注，如[(邮件内容1,是),(邮件内容2,否),(邮件内容3,是)...]。...接下来如果想要优化机器学学习模型，可以有下面几种： 1 搜集更多的数据 2 从邮件的地址中寻找新的feature 3 从邮件内容中寻找新的feature 4 基于更复杂的算法检测错拼词 推荐的步骤是...： 1 先通过一些简单的算法快速实现，然后通过交叉验证选择一个比较好的模型 2 通过学习曲线，确定是属于高偏差的情况、还是高方差的情况，再来决定是否增加样本、或者增加特征 3 错误分类的分析，通过分析那些被分错的样本
机器学习技术类书单推荐，共11本： 《机器学习》 《图解机器学习》 《机器学习实战》【有电子版】 《机器学习系统设计》【有电子版】 《Python机器学习基础教程》【有电子版】 《Python机器学习经典实例...通过各种实例，读者可从中学会机器学习的核心算法，并能将其运用于一些策略性任务中，如分类、预测、推荐。另外，还可用它们来实现一些更高级的功能，如汇总和简化等。 实战2：必应团队教你ML系统设计 ?...展示各类机器学习方法的优势与潜在问题 技术与理论并重，通过丰富的商业案例实现机器学习高级概念 在AWS等云平台上利用R亲手实践机器学习 机器学习是近年来的热门技术话题，R语言是处理其中大量数据的有力工具...此外还通过详细的例子和现实应用讲解了常见的机器学习模型，包括推荐系统、分类、回归、聚类和降维。...Mahout核心团队权威力作 大数据时代机器学习的实战经典 Mahout作为Apache的开源机器学习项目，把推荐系统、分类和聚类等领域的核心算法浓缩到了可扩展的现成的库中。
摘自：InfoQ 原文链接：infoq.com/cn/news/2015/12/5-best-ml-api-to-use 作者：孙镜涛 机器学习作为大数据的前沿无疑是让人生畏的，因为只有技术极客和数据科学领域的专家才能驾驭机器学习算法和技术...机器学习API隐藏了创建和部署机器学习模型的复杂性，让开发者能够专注于数据挖掘和用户体验。...问答——为主文档来源触发的查询提供直接的答案 用户模型——根据给定的文本预测人们的社会特征 Microsoft Azure机器学习API Microsoft Azure机器学习是一个用于处理海量数据并构建预测型应用程序的平台...，该平台提供的功能有自然语言处理、推荐引擎、模式识别、计算机视觉以及预测建模等，为了迎合数据科学家的喜好，Microsoft Azure机器学习平台还增加了对Python的支持，用户能够直接将Python...、推荐和智能路由等用户场景。
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。...今天的推荐来自AQR，是关于机器学习论文的推荐。从“实证资产定价”，到“金融领域如何有效的利用机器学习模型”，再到“如何更有效的进行策略测试”等。...在最广泛的层面上，我们发现与传统方法相比，机器学习在资产定价的应用有着更好的效果。 本文建立的机器学习模型在样本外收益的预测给出了更高的R平方。...资产管理中，机器学习面临着一系列独特的挑战，与机器学习擅长的其他领域明显不同。理解这些差异对于开发有效的方法和资产管理中机器学习的现实期望至关重要。...我们讨论了各种有益的用例和潜在的陷阱，并强调了经济理论和专业知识在金融领域应用机器学习的重要性。
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