在我们的很多培训中，都给出了商业智能的独有见解，其中一个重要特性就是必须：化无限为有限。分类讨论 便是一种通用思想。（分类讨论 是来自初高中的数学基础教育的非常基本的思想）而 等步长分组，就是将无限化为有限的常用做法，虽然 PowerBI 在可视化的界面给出了分组的点击实现以提供给小白使用，然而其存在很多鸡肋。例如：区间名称是无法自定义的。
除了期望，方差(variance)是另一个常见的分布描述量。如果说期望表示的是分布的中心位置，那么方差就是分布的离散程度。方差越大，说明随机变量取值越离散。 比如射箭时，一个优秀的选手能保持自己的弓箭
注意：对于中文汉字和日文汉字我根据具体情况交替使用它们。
本文主要介绍了理解交叉熵作为损失函数在神经网络中的作用，说明了其在多分类问题中的重要性，并通过举例进行说明。最后，在TensorFlow中实现了交叉熵损失函数的计算，并进行了实例化应用。
在两个选项中做出选择，该如何选？一个简单而又智能的方法就是A/B。本篇文章将简要地解释A/B测试背后的动机，并概述其背后的逻辑，以及带来的问题：它使用的P值很容易被误解。
作者：Vamei 出处：http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载，也请保留这段声明。谢谢！
这篇文章中，我们将介绍FamilyGan，用于查看未来子女得样子。这是在DataHack 2019期间所做的一个竞赛项目，并赢得了Lightricks奖项。
我们知道的分布式系统是多台计算机通过网络链接，协同完成计算任务的系统。通过节点的水平扩展我们可以解决系统计算能力和存储能力的瓶颈问题。
作者：Sirui Xie、Hehui Zheng、Chunxiao Liu、Liang Lin
线性代数的基本原理如何支持深度强化学习？答案是解决了马尔可夫决策过程时的迭代更新。
老读者可能比较熟悉，刚开始的时候写了一个排序算法系列，把常见的排序算法都写了，有兴趣的可以在公众号内的目录菜单栏中选择数据结构与算法查看。
在金融市场中，优化投资组合对于实现风险与回报之间的预期平衡至关重要。蒙特卡罗模拟提供了一个强大的工具来评估不同的资产配置策略及其在不确定市场条件下的潜在结果。
Redis HyperLogLog是一种使用随机化的算法，以少量内存提供集合中唯一元素数量的近似值。比如 {‘apple’, ‘banana’, ‘cherry’, ‘banana’, ‘apple’} 基数为3 优点：即使输入元素的数量或者体积非常非常大，计算基数所需的空间总是固定的12 KB 内存。这和计算基数时，元素越多耗费内存就越多的集合形成鲜明对比。 缺点：只会根据输入元素来计算基数，并且会有少许的误差。
在分布式系统的高可用设计中，负载均衡非常关键，我们知道，分布式系统的特性之一就是支持快速扩展，那么集群扩展之后，服务请求如何从服务器列表中选择合适的一台呢？这就需要依赖负载均衡策略。
与我的朋友交谈时，我经常听到：“哦，卡尔曼(Kalman)滤波器……我经常学它，然后我什么都忘了”。好吧，考虑到卡尔曼滤波器(KF)是世界上应用最广泛的算法之一(如果环顾四周，你80％的技术可能已经在内部运行某种KF)，让我们尝试将其弄清楚。
常用的对网络结构的改进包括正则化和标准化，正则化可以解决深度网络的过拟合问题，标准化可以加快学习过程。为了缓解较深的网络由于指数效应导致的梯度爆炸和梯度消失问题，需要合理地设置网络权重参数初始值。此外对于多分类问题，通常在最后一个神经元使用softmax分类器。
一篇论文的篇幅竟然多达数千页，比很多教材都要厚，这简直无法想象。不过，学术界的「能人异士」层出不穷，德州大学奥斯汀分校的 CS 博士生 Zhao Song 就做到了。
通过将一个应用程序设计构建为一组松散耦合的协作服务。每个服务都实现了一部分的相关功能。对应于Scale Cube（参考分布式系统三维可缩放模型）的Y轴。
【导读】近日，深度学习爱好者Prakash Pandey发布一篇博文介绍深度生成模型。我们知道，有监督学习在很多方面都达到了很好的效果，但是，由于有监督学习由于数据集太少等缺点，研究者逐渐偏向于探索无
分类问题和回归问题是监督学习的两大种类。这一节将分别介绍分类问题和回归问题中使用到的经典损失函数。分类问题希望解决的是将不同的样本分到事先定义到的经典损失函数。分类问题希望解决的将不同的样本分到事先定义好的类别中。
分布式系统的CAP原则指分布式系统在三个要素中只能兼顾两点。下列不属于三要素中的是
翻译 | 王柯凝 责编 | suisui 【导读】Numpy是一个开源的Python科学计算库，专用于存储和处理大型矩阵，相比Python自身的嵌套列表结构要高效很多，是数据分析、统计机器学习的必备工具。Numpy还是深度学习工具Keras、sk-learn的基础组件之一。 此处的70个numpy练习，可以作为你学习numpy基础之后的应用参考。练习难度分为4层：从1到4依次增大。 快来试试你的矩阵运算掌握到了什么程度： 1.导入模块numpy并以np作为别名，查看其版本 难度：1 问题：导入模块num
在这个查询中，main_table代表主查询中的表，name代表之前定义的临时表，在JOIN子句中指定了连接条件，然后使用WHERE子句过滤查询结果。
【玩转 GPU】AI绘画、AI文本、AI翻译、GPU点亮AI想象空间-腾讯云开发者社区-腾讯云 (tencent.com)
在并发编程中，我们不仅需要考虑如何合理分配任务以提高程序的执行效率，而且还需要关心如何将分配的任务结果合理汇总起来，以便得到我们最终想要的结果。这就需要我们使用一种特殊的并发设计模式——分而治之。在Java中，这种模式被抽象化为了Fork/Join框架。通过Fork/Join框架，我们能够将大任务分解成小任务并行处理，然后再将小任务的结果合并得到最终结果。这大大提高了任务处理的效率，使得并发编程在处理大量数据时变得更加简单有效。在本文中，我们将深入探讨Fork/Join框架，理解其工作原理，并通过实例学习如何在实际项目中使用它。
1、输入数据的空间信息丢失。这里指的是RGB通道间的数据具有关联性，但是将其展开为1维向量输入全连接神经网络时，这些信息会丢失。并且像素点之间的空间关系也会丢失。
我们都知道神经网络训练是由许多超参数决定的，例如网络深度，学习率，卷积核大小等等。所以为了找到一个最好的超参数组合，最直观的的想法就是Grid Search，其实也就是穷举搜索，示意图如下。
大多机器学习算法不能处理特征丢失，因此先创建一些函数来处理特征丢失的问题。前面，你应该注意到了属性total_bedrooms有一些缺失值。有三个解决选项：
先将数组最后一位元素作为参考点，将这个参考点和数组其他位置的元素(使用随机数获得)交换位置(当然也有不改变其位置的情况)；
本文将主要介绍Aggregation Models，也就是把多个模型集合起来，利用集体的智慧得到最佳模型。 ”
NE 的中心思想就是找到一种映射函数，该函数将网络中的每个节点转换为低维度的潜在表示
有无穷无尽的计算资源并不一定可以为所欲为。但知识蒸馏似乎可以帮你尽量突破分布式随机梯度下降的瓶颈！
在计算机科学中，排序是一个基本操作，而快速排序（ Quick Sort ）是最著名和广泛使用的排序算法之一。它是一种高效的、分治的排序算法，通过不断将问题分解成更小的子问题来实现排序。本文将介绍快速排序的基本原理，然后深入讨论一些优化技巧，以提高其性能。
选文 | 吴佳乐 翻译|黄念 校对|冯琛 姚佳灵 作者 |Mike Bostock 素材来源 | bost.ocks.org 独立心灵的力量被高估了……真正的力量源自于外部能提高认知能力的帮助。 ——唐纳德 本文重点研究算法。然而，这里讨论的技术适用于更广泛的问题空间：数学公式、动态系统、过程等。基本上，任何需要理解代码的地方。 那么，为什么要可视化算法呢？甚至为什么要去可视化呢？这篇文章将告诉你，如何利用视觉去思考。 算法是可视化中一种迷人的用例。要将一种算法可视化，我们不只是将数据拟合到图表中，况且也
深度学习模型通常具有许多可以调整的超参数，例如学习率、批次大小、隐藏层数、神经元数量及优化器等。为了在给定的任务和数据集上获得模型的最佳性能，我们需要找到在模型中使用的最佳超参数值。搜索最佳超参数组合的过程称为超参数优化。
作者丨Thomas Viehmann 编译丨钱磊 编辑丨陈彩娴 今天我想要与大家分享的是深度神经网络的工作方式，以及深度神经与“传统”机器学习模型的不同之处。我的计划具体如下： 首先简单地思考一下如何将问题设置成分类的形式； 接下来回顾偏差-方差分解，并在偏差-方差权衡的背景下，在VC-维数和非参数上进行探讨； 研究一些关于插值神经网络和双下降的文献； 在文末做一个非常简单的实验，用图形直观地讲解为什么双下降现象会发生。 1 正式设置一个机器学习问题 为了有些趣味，让我们先设置一个问题。 首先从数据开始。假
作者 Bunmi Akinremi 我清楚地记得两年前参加的一次机器学习黑客马拉松，当时我正处于数据科学职业生涯的初期。这是由尼日利亚数据科学组织的训练营的资格预审黑客马拉松。 该数据集包含有关某些员工的信息。我必须预测员工是否应该升职。在尝试改进和设计功能几天后，该模型的准确率似乎在 80% 左右波动。 我需要做点什么来提高我在排行榜上的分数。我开始手动调整模型——得到了更好的结果。通过更改参数，移动的准确度提高到 82%（这一移动非常重要，任何参加过黑客马拉松的人都会证明这一点！）。很兴奋，我开始调整其
本文是人工智能顶级国际期刊 TPAMI 入选论文《End to end Active Object Tracking and Its Real world Deployment via Reinforcement Learning》的深入解读。
本文介绍了集成学习的各种概念，并给出了一些必要的关键信息，以便读者能很好地理解和使用相关方法，并且能在有需要的时候设计出合适的解决方案。
本文介绍了集成学习的各种概念，并给出了一些必要的关键信息，以便读者能很好地理解和使用相关方法，并且能够在有需要的时候设计出合适的解决方案。
数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法，也是理解复杂算法的必备要素。今天的种种人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必备的数学基础知识，具体来说包括：
Pickle模块读入任何Python对象，将它们转换成字符串，然后使用dump函数将其转储到一个文件中——这个过程叫做pickling。反之从存储的字符串文件中提取原始Python对象的过程，叫做unpickling。
因为numpy是一个python库，所以使用python包管理工具pip或者conda都可以安装。
数学是打开科学大门的钥匙。——培根 数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法，也是理解复杂算法的必备要素。今天的种种人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必备的数学基础知识，具体来说包括： 线性代数：如何将研究对象形式化？ 概率论：如何描述统计规律？ 数理统计：如何以小见大？ 最优化理论： 如何找到最优解？ 信息论：如何定量度量不确定性？ 形式逻辑：如何实现抽象推理？ 线性代数：如何将研究对象形式化 事实上，线性代数不仅仅是人工智能的基础，更是现代数学和以现代数学作为主
给你一个能生成随机整数1-7的函数，就叫他生成器get7吧，用它来生成一个1-11的随机整数，不能使用random，而且要等概率。
我们知道一般的神经网络几乎能够拟合任意有界函数，万能逼近定理告诉我们如果函数的定义域和值域都是有界的，那么一定存在一个三层神经网络几乎处处逼近,这是普通的nn。但是如果我们回到卷积神经网络，我们会发现我们的输入是一个有界信号（准确的说是满足一定分布的一族有界信号），输出也是一个有界信号，我们需要拟合的是函数族到函数族的一个变换，即存在有界函数和有界函数,其中 本身也是有界的，我们需要的是一个变换 ,这其实是一个泛函，也就是函数的函数，（如果我们把所有分辨率的32x32图像信号当成一族函数（另外，如果使用0延拓或者随机延拓，这个函数可以被当成定义在全空间上的函数），那么边缘提取正是一阶微分算子，它就是一个泛函，在图像中，它几乎是最重要的泛函，它的离散形式是sobel算子，它作用在图像上，得到边缘响应，这也是一族有界函数，响应经过限制后依然有界），
01 — 数据探索(Exploratory Data Analysis) 对数据进行探索性的分析，通常会用 pandas 来载入数据，并做一些简单的可视化来理解数据。 import pandas as
潜类别轨迹建模 (LCTM) 是流行病学中一种相对较新的方法，用于描述生命过程中的暴露，它将异质人群简化为同质模式或类别。然而，对于给定的数据集，可以根据类的数量、模型结构和轨迹属性得出不同模型的分数。
在本文中，潜类别轨迹建模 (LCTM) 是流行病学中一种相对较新的方法，用于描述生命过程中的暴露，它将异质人群简化为同质模式或类别。然而，对于给定的数据集，可以根据类的数量、模型结构和轨迹属性得出不同模型的分数 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
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