IT互联网行业有个有趣现象,玩资本的人、玩产品的人、玩技术的人都能很好的在这个行业找到自己的位置并取得成功,而且可以只懂其中一样,不需要懂其余两样。玩技术的人是里面最难做的,也是三者收益最低的,永远都要不停学习,不停把画饼变成煎饼。 在今年5月底,Alphago又战胜了围棋世界冠军柯洁,AI再次呈现燎原之势席卷科技行业,吸引了众多架构师对这个领域技术发展的持续关注和学习,思考AI如何做工程化,如何把我们系统的应用架构、中间件分布式架构、大数据架构跟AI相结合,面向什么样的应用场景落地,对未来做好技术上的规划
这篇文档,是为那些想了解混合线性模型的人准备的。这里面很多部分,可以在很多领域中使用 。我们假定大家对一些矩阵和线性回归的理论有所了解,但是更高级的知识只有模糊的认识,希望对你有所帮助。
EM算法是一种解决存在隐含变量优化问题的有效方法。EM算法是期望极大(Expectation Maximization)算法的简称,EM算法是一种迭代型的算法,在每一次的迭代过程中,主要分为两步:即求期望(Expectation)步骤和最大化(Maximization)步骤。
前言 本文从分类和回归两个方面介绍了基本的监督学习方法,并用Scikit-Learn做了实例演示。 为何使用人工智能和机器学习? 地球的未来在于人工智能和机器学习。如果对这些技术一无所知,人们很快会发
1 二元逻辑回归 回归是一种很容易理解的模型,就相当于y=f(x),表明自变量x与因变量y的关系。最常见问题如医生治病时的望、闻、问、切,之后判定病人是否生病或生了什么病, 其中的望、闻、问、切就是获取的自变量x,即特征数据,判断是否生病就相当于获取因变量y,即预测分类。最简单的回归是线性回归,但是线性回归的鲁棒性很差。 逻辑回归是一种减小预测范围,将预测值限定为[0,1]间的一种回归模型,其回归方程与回归曲线如下图所示。逻辑曲线在z=0时,十分敏感,在z>>0或z 📷 逻辑回归其实是在线性回归的基础上,套
如图所示,这是一组二维的数据,我们先想想如何通过一条直线较好的拟合这些散点了?直白的说:尽量让拟合的直线穿过这些散点(这些点离拟合直线很近)。
写博客、记笔记最麻烦的可能还不是文字,而是图表和公式,我们需要花些时间手写并嵌入数学公式。其实用 LaTeX 表达式写数学公式还是挺麻烦的,至少一般人做不到手写速度。但是我们有 Mathpix Snip,只要截个图,公式会自动转化为 LaTeX 表达式,我们只需要复制粘贴就行了。
数学是数据科学和机器学习的重要基础,数学运算的结果对于机器学习项目而言是至关重要的。在编写代码时,我们常常需要定义数学公式的计算形式。像 S=r^2 这样简单的数学公式,大概不会出现拼写错误。但如果是下面这样的公式呢?
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节通过探讨模型过拟合的现象,提出岭回归这个模型正则化方式,最后通过实验对α取值与过拟合(拟合曲线)之间的关系进行探讨,随着α取值从小到大,拟合曲线从弯弯曲曲到逐渐平滑。
从处理的对象来看,NLP 与其他机器学习任务有很大区别:NLP 处理的对象是人类语言,而人类的语言是一种特定的用于传达意义的系统,并不由任何形式的物理表现产生,大部分词语只是一个表达某种意义的符号。语言通过各种方式编码(语音、手势、写作等),以连续信号的形式传输给大脑。
1. 前言 熟悉机器学习的童鞋都知道,优化方法是其中一个非常重要的话题,最常见的情形就是利用目标函数的导数通过多次迭代来求解无约束最优化问题。实现简单,coding 方便,是训练模型的必备利器之一。这篇文章主要总结一下使用导数的最优化方法的几个基本方法,梳理相关的数学知识,本人也是一边写一边学,如有问题,欢迎指正,共同学习,一起进步。 2. 几个数学概念 1) 梯度(一阶导数) 考虑一座在 (x1, x2) 点高度是 f(x1, x2) 的山。那么,某一点的梯度方向是在该点坡度最陡的方向,而梯度的大小告诉我
本文用简明的样例,介绍如何使用Markdown和自动化工具帮你处理数学公式、参考文献引用、图片交叉索引等学术论文写作中常见的棘手问题。快来试试吧。
近日,Facebook AI研究院的Guillaume Lample 和Francois Charton两人在arxiv上发表了一篇论文,标题为《Deep Learning for Symbolic Mathematics》。
对复杂公式的支持不够好,简单公式可以显示,复杂编译错误,验证表明,问题不是mathjax.js导致,是默认hexo引擎编译导致html文本转义错误。
怎么算呢?趁着高数知识还没忘完,赶紧拿起纸演算起来。大部分人是这么做的。但是如果现在跟你说,可以用 AI 来做,你信吗?
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节从SVM算法的基本思想推导成最终的最优化数学表达式,将机器学习的思想转换为数学上能够求解的最优化问题。SVM算法是一个有限定条件的最优化问题。
第一类是分类:可以用来进行类型预测,比如是否是广告邮件,垃圾短信,花的种类,动物种类等。
本文是「信用风险建模 in Python」系列的第五篇,其实在之前的 Cufflinks 那篇已经埋下了信用风险的伏笔,
让我们不妨先来盘点下从 2016 年起过去三年间 Google I/O 开发者大会亮相的重磅 AI 产品:
7月份,大约有251个R新包收录于CRAN。除7月份新包数量远超6月份之外,R新包的质量和多样性上也有明显的进步。比如tropicalSparse,抽象数学研究与分析;eChem,分析化学方向的研究应用。
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