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越多,AI越脆弱

显然,这一观点的意思是:的过程其说是对的客观分析,不如说是对风险和优先级的权衡。 最后,基于上述观察,作者论证了这么一个观点:驱动的AI,在做时候,极易受到攻击。 而无论哪种类出现问题,都有可能阻碍AI的开发,或者影响AI出问题的方式有很多,例如:实际上不正确、已损坏或采用错误格式。 还有些更微妙的错误:是在特定上下文中获取的,但重用的时候不恰当;没有标准化导致相同的事情,表达方式不一;对于来说处于错误的粒度级别...... 对于上述问题,仅使用单一源是无法解的。如果有攻击者试图往、系统中注入“错误”,那么这些问题更不可能解了。 AI虽然创造了新机会,但我们也不能忽略它的脆弱性。 这时候,AI的作用是提示医生将可能的疾病类纳入他的树,所以尽管可能不佳,但患者的治疗效果却有所改善。

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概述

概述 ---- 1.1 是一个拟人类过程思想的,以找对象为例,一个女孩的母亲要给这个女孩介绍男朋友,于是有了下面的对话: 女儿:多大年纪了? (即内部节点所对应的属性) 预测过程:将测试示例从根节点开始,沿着划分属性所构成的判定测试序列下行,直到叶结点 1.2 树简史 第一个树算法:CLS(Concept Learning System ) 使树受到关注了,成为机器学习主流技术的算法:ID3 最常用的树算法:C4.5 ? J.R.Quinlan 可以用于回归任务的树算法:CART (Classification and Regression Tree) 基于树的最强大算法: RF (Random Forest) L.Breiman 要点总结 基于树的结构进行 属性,测试预测结果 训练过程 分析训练样本,确定划分属性 预测过程 沿着树结构根属性进行下行判断 树简史 CLS J.R.Quinlan

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    【企业字化转革命:基于+算法的

    革命:基于+算法的 基于+算法的 革命简而言之就是基于+算法的。 在上述的描述、洞察、预测、之后,可能都需要人来参,但是人参越来越少,而系统参越来越多。就好像无人驾驶一样,从开始完全依赖人的驾驶到最后无人驾驶。 在不确定性的环境中进行是企业面临的巨大挑战,从基于经验的到基于+算法的,是企业字化转的基本式。 我们把规律化、算法化、算法代码化、代码软件化,再用软件化去优化物理世界。我们构建了三个世界,物理世界、意识世界、字世界。 面对需求的不确定性,企业需要以+算法的略应对不确定性,需要摒弃冗余思维、静态思维,走向精准思维、动态思维。 二是以增量革命构建新能力。

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    2014年读过的一本好书,才发现这本书对自己的影响深远,自己的很多和管理都深受此书影响。 大时代,我们能够获得的越来越多,这些的价值在哪里? 答案是帮助做更有效的 一书给出了量化不确定性、风险和价值的方法,一切都可量化。 如果一项量化工作至关重要,那是因为它会对和行为产生一些可感知的效果;如果一项量化工作不能影响或改变,那它就没有价值。 减少风险是计算量化价值的基础,也是选择量化什么以及如何量化的基础。 我们来看看书中分析的一个问题: 顾客等待商家支持热线的时间越久,挂电话的概率就越高,这给业务造成了多少损失? 一切皆可量化,包括幸福、健康和人生有关的价值。 书中还对于利用蒙特卡洛评估风险大小,使用贝叶斯方法利用已知估算未知进行了介绍。 一切兼是概率,一切都可! 大时代,开始我们的旅程吧!

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    R语言 RevoScaleR的大规应用案例

    ; rpart包一样,差异由响应变量的性质定:因子响应生成分类树; 字响应生成回归树。 rxDTree算法 树是广泛用于分类和回归的有效算法。 构建树通常要求对所有连续变量进行排序,以便定在何处拆分。在处理大时,此排序步骤变得时间和内存过高。 已经提出了各种技术来克服排序障碍,其可以大致分为两组:执行预排序或使用的近似概要统计虽然预排序技术更接近标准树算法,但它们无法容纳非常大的集这些大树通常以各种方式并行化,以实现大规学习 : 该rxDTree算法是一种具有水平并行性的近似树算法,专门用于处理非常大的集。 大 使用rxDTree可以将树扩展为非常大的集,但应谨慎使用 - 错误选择很容易导致需要小时或更长时间才能算算的,即使在分布式计算环境中也是如此。

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    PythonPython对象

    ==对象 Python官方文档说法是“Python”,大多Python书籍作者说法是“Python对象”,它们是一个意思,表示“计算机编程语言中对象的属性”。 这句话有点抽象,只要知道对象是Python对的抽象,在Python中万物皆对象就可以了。 官方文档严谨说法,Python程序中的所有都是用对象或对象之间的关系来表示的。 id()函返回对象编号的整表示。 identity也可以翻译为身份,对象身份。 type 类定了可以对对象做哪些操作,也定义了对象的可能值,比如int和bool类的值就不一样。 类定一切 对象的类几乎定了对象的一切行为,甚至是对象编号,比如对于不可变类: a = 1 b = 1 a和b可能会指向同一个值为1的对象,也可能会指向两个不同的值为1的对象,这取于具体实现。 小结 Python就是常说的对象,万物皆对象,有编号、类、值三个要素。了解了对象后,Python另一个重要概念即将浮出水面,它就是结构。

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    感知机--

    看到略,应该很快联想到了李航的《统计学习方法》,统计学习方法的三要素定义为:略、算法。 我们其实就是在学习参wb,确定了wb,图上的直线(高维空间下为超平面)也就确定了,那么以后来一个点,我用训练好的进行预测判断,如果大于0就分类到+1,如果小于0就分类到-1。 感知机学习略 好了,上面我们已经知道感知机了,我们也知道他的任务是解二分类问题,也知道了超平面的形式,那么下面关键是如何学习出超平面的参w,b,这就需要用到我们的学习略。 不考虑w范分之一,我们可以得到损失函为: ? 其中M为误分类点的目。 恩,好了,其实到这里为止,已经完成了标题所要表达的任务了,感知机的学习略!总结一下! 感知机的是f(x)=sign(w*x+b),它的任务是解二分类问题,要得到感知机我们就需要学习到参w,b。

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    机器学习之随机森林

    2、赋予该节点最关联的分类 3、用验证验证其准确度处理前比较 如果不比原来差,则真正删除其子树。然后反复从下往上对结点处理。这个处理方式其实是处理掉那些“有害”的节点。 随机森林 随机森林的理论其实和树本身不应该牵扯在一起,树只能作为其思想的一种算法。 为什么要引入随机森林呢。我们知道,同一批,我们只能产生一颗树,这个变化就比较单一了。 训练是100个随机的真实的平方,不同的深度将会得到不同的曲线 测试也是随机,但是不同深度的树的,产生的预测值也不太一样。 ) # 循环不同深度情况下树的,并用之测试的输出 for d, c in zip(depth, clr): # 设置最大深度(预剪枝) dtr.set_params (max_depth=d) # 训练树 dtr.fit(x, y) # 用训练得到的来验证测试 y_hat = dtr.predict

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    【干货】江青:大领导

    [主讲者简介]国家统计局中国统计信息服务中心大研究室江青主任。 本文选自2015年8月26日在“2015中国国际大大会主题论坛”上江青所做的题为《大领导》的演讲。 如有问题请组委会联系。 [演讲全文] 江青:很高兴今天能各位交流一下在工作中的感悟。今天交流的主题是“大领导”,这次会议主题是大智慧城市,这里面有非常密切的关联。 先回顾一下大的发展历程。 我们认为大是以信息技术为支撑的支持系统的演进,更多的是依托信息技术的支撑的演进。 我们看到在上世纪60年代初,我们的处理为基本的特征,70到80年代演化成为信息应用的过程,一直到90年代很多支持已经出现了。 我们认为在政府和企业的方面,大的作用是非常强大的,的力量是可以定未来领导者的管理的。 我们的政府领导有很多拍脑袋的,这是在以前的政府中非常的普遍的。

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    星巴克的选址逻辑:用规避风险

    在大多餐企是靠糊化的直觉来时,星巴克已经运用了学家的功力:通过建,把各项参设计进一套,市调人员将相关输入,就能得到较为明确的建议。 这些区位还有一些其它意想不到的用途。星巴克的分析方法不仅仅对于门店选址有利。他们还会利用当地智能手机的用户量,定在美国南方州市的哪一区域进行手机应用优惠推广。 在孟菲斯,星巴克使用气象,预测是否会有热浪来袭,然后巧妙地将星冰乐的促销时间之配合。 对于连锁门店,使用GIS和其它的密集服务遵循一个简单的逻辑:有助于企业节省开支,同时也防止企业因为在不适宜的地点开设门店而导致的错误浪费金钱。 当时上海星巴克面临两个选择,一个是在南京市的新街口商圈,这里人口密集,有4~5家大场,新街口商圈的东方商厦是一家经营高档商品的大商场,这里的消费者的层次星巴克的消费人群类似,而且消费水准稳定; 另一个是南京市北极阁地区

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    机器学习17:

    (二叉树构建) 三种算法主要区别:CART构建的一定是二叉树,ID3,C4.5构建的不一定是二叉树 2,剪枝过拟合: 树容易过拟合,需要剪枝来缩小树的结构和规(包括预剪枝和后剪枝)。 对比树某节点生成前生成后的泛化性能。 ? 后剪枝: 后剪枝先从训练集中生成一颗完整树,然后逐步减掉叶子节点。 ? 3,损失函剪枝: 树剪枝是简化已经生成的复杂的树,防止过拟合,使生成的更一般化。 树的损失函为:剪枝操作将依此损失函进行剪枝。 ? 其中: ? ? 又因为熵的含义为随机变量不确定性的度量,所以右边第一项的计算意义为对训练集的预测误差。 ,所以a的大小控制了预测误差树的复杂度对剪枝的影响 所以当a确定时,损失函最小的子树越大,表明训练的拟合越好,但是树也越复杂,子树越小,训练的拟合越差,但树的复杂度较小,避免了过拟合

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    在RapidMiner中建立

    p=14555 ​ 本教程的目的是介绍如何在RapidMiner中创建基本树。在本教程中,我将使用“ Iris”默认集。 集的对象在窗口中应该出现一行线。将那条线连接到窗口角落的凹凸处,然后在屏幕顶部单击运行,我们可以进入结果选项卡查看此集的结构。 ​ 3)在下面,我们可以看到创建树的的结构。 有四个属性是,一个属性是标称标签。 4)单击所需的选项卡,返回到主流程窗口。将树图标拖到主流程窗口中单击运行,Rapid Miner将自动带到输出。 5)以下是使用树的默认参,此树的结果输出。 ​ 参考文献 1.从看员工为什么离职 2.R语言基于树的方法:树,随机森林 3.python中使用scikit-learn和pandas树 4.机器学习:在SAS中运行随机森林分析报告

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    库的发展

    本人的技术路线从Java全栈工程师一路奔向大开发、挖掘领域,如今终有小成,愿将昔日所获大家交流一二,希望对学习路上的你有所助益。 库的发展 本文关键字:库、、层次、网状、关系 库的概念最早可以追溯到1960年,经过多年的发展和演变才有了现在使用广泛的关系库,被企业广泛采用。 一、库的诞生 库领域的产生是源于对高效、便捷的管理需要,库的演变也经历了几个阶段。 1. 人工管理阶段 最初计算机的用途主要是用于解的计算问题,所以不需要长期保存。 在库系统阶段,由于要对进行高效的管理,除了提供存储的功能外,在进行读取时,不仅要能描述本身,还要能够描述之间的关系,这就需要依赖来实现。 结构 结构是所研究的对象(如表、视图等)类的集合,在库系统中通常按照结构的类来命名。传统的有层次、网状和关系

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    一文详解树算法

    树(Decision Tree)是一种传统的算法,它的处理方式人类思维十分相似。例如下面这个例子,对下班时间、约会情况、提交截止时间这些条件进行判断,从而定是否要进行在线课程测试。 树实际上就是在仿人类做的过程。一直以来,树的应用十分广泛而且分类预测效果都很不错,而它在学上的理论完备性不充分,倒也不必在意。 这种结构被称为递归结构,即将大树分割成不同的小树,再将小树继续分割成更小的子树。所以,树可以分为两部分:root和sub-trees。 考虑到避免过于复杂的方法是减少叶子(gt(x))的量,那么可以令regularizer就为树中叶子的总,记为Ω(G)。正则化的目的是尽可能减少Ω(G)的值。 然后再介绍树算法是如何通过递归的形式建立起来。接着详细研究了树C&RT算法对应的和算法架构流程。最后通过一个实际的例子来演示树C&RT算法是如何一步一步进行分类的。

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    ADDMC:使用代图的精确加权

    Vardi 摘要:ADDMC:使用代图的精确加权 我们计算CNF公式的精确文字加权。 我们的算法采用动态规划,代图作为主要结构。 这种技术在ADDMC中实现,ADDMC是一种新的器。 我们根经验评估可ADDMC一起使用的各种启发式方法。 我们还在两个最大的CNF基准系列(BayesNet和Planning)上将ADDMC最先进的精确器(Cachet,c2d,d4,miniC2D和sharpSAT)进行了比较。 ADDMC在给定的超时内解了总计最多的基准。...

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    笔记︱风控分类种类(、排序)比较评估体系(ROCginiKSlift)

    准备、变量粗筛、变量清洗、变量细筛、建实施。?2、分类种类区别风控其他领域一样,分类主要分为两大类:排序类、类、标注类(文本、自然语言处理)。? 一般来说风控领域在意的是前两个种类,排序类以及类。其中:巴塞尔协议定义了金融风险类:市场风险、作业风险、信用风险。信用风险ABC有进件申请评分、行为评分、催收评分。 解释复杂度应用场景Logistics回归影响程度大小显著性,解释力度强,但只是线性,没有顾及到非线性,预测精度较低申请评分、流失预测树1、描述性,重建用户场景,可做变量提取用户画像叶子的量流失式识别 可以作为初始的金(用以评估在给定条件下,逻辑回归可达到的最精确程度)2、线性(逻辑回归)+非线性关系,可用于行为评分的预测(行为评分对可解释性不强),可用于申请评分的金3、使用场景 类:准确率误分率、利润成本排序类:ROC指标(一致性)、Gini指、KS统计量、提升度1、类评估——混淆矩阵指标混淆矩阵,如图:其中这些指标名称在不同行业有不同的名称解释?

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    驱动运营-框架方法(上)

    我之前也是这样的状态:作为某公司算法略 manager,投入到公司内部的一些重要的机器学习项目里面,每天的讨论都在围绕着具体项目的预测精度,特征工程,线上部署监控这些问题。 这构成了本次内容要涵盖的三个主体: 分析框架:多边平台的经济学框架; 项目定位:的两类应用、价值、风险; 技术选:因果推断机器学习。 多边平台的分析框架 ? 平台之所以可以兴盛,因为它解了传统行业交易成本过高的难题。经济学家根交易的三个阶段,把交易成本划分为匹配、谈判、缔约、执行成本。 滴滴的优势在于利用互联网大、精细化运营的手段极大程度上降低了交易成本:把司机和乘客从线下搬到了线上,通过秒级的分单调度匹配司机乘客,通过平台统一定价节省了司机乘客之间议价的成本,并通过司机服务分 ---- 如果大家周围有对分析&挖掘感兴趣的朋友,欢迎在朋友圈分享&转发一下,让更多的朋友加入我们。有好的文章也可以联系我大家分享,需要获取代码转载本公众号文章,可以直接在者文章下方留言。

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    驱动运营-框架方法(下)

    另外一点,希望大家可以记住:即便你的没有过拟合,f(x_1,x_2, …,x_p ) f∗ (x_1,x_2, …,x_p ) 也可以相差很远,甚至系的符号都是相悖的,而这些看似糟糕的现象并不会影响到预测 先讨论下特征,优化类中的 x 和我们通常在特征工程中讨论的特征类不太一样:通常 x 是一个可变动的产品、略抓手,而 y 则通常是我们追求的业务指标/KPI..... 如果和特征这两个点都已经做得很好了,你就拥有了一张绿卡,能跨过在相关行业发挥技术价值的准入门槛。 同时,AI 在普及,甚至都普及到了去替代算法工程师日常的一些重复性工作的地步 – 大公司在开发机器学习、分析、日常报表的平台,不久的将来运营和产品都可以深度参驱动的一线当中。 这个时候,量化战略分析和最优化运营,也许就是未来奋斗在驱动一线同学的核心价值之一。

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    机器学习科学树指南

    机器学习中的的构建一般分为两个步骤:归纳(induction)和修剪(pruning)。归纳是实际构建树的步骤,即根我们的设置所有的分层边界。 之后是对树进行分裂,直到树有千个分支,但这不是一个好主意!这样得到的树将是巨大的、缓慢的,并且会过拟合训练集。因此,需要设置一些预定义的停止标准来停止树的构造。 Scikit learn的可视化工具是可视化和理解树的绝佳选择; 需要准备很少的:许多机器学习可能需要大量的预处理,例如归一化,并且可能需要复杂的正则化方案。 另一方面,在调整了一些参后,树可以很好地做到开箱即用; 使用树进行推理的计算成本训练树的集呈对关系,这是一个巨大的优势,意味着输入更多的不一定会对推理速度产生巨大的影响; 缺点|Cons 通常建议执行某种类的降维,例如PCA, 以便树不必学习如此多的特征上的拆分; 出于过拟合情况类似的原因,树也容易变得偏向于在集中占多的类别,对不平衡进行某种类平衡(例如类权重、采样或专门的损失函

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