、掌握术语/行话（建立名词表），甚至参加资格考试，学习业务分析材料、研究论文等资料 学科专业知识 专业学科材料 用户调研 与用户交流，了解用户体验和需求，获取不同用户群体的第一手一线信息 用户满意度 线下访谈...业务建模的UML常用符号如下： 在我们的实践中，多采用序列图来梳理业务流程（实例中的图示感觉很好理解，对吧）。...在我们实践的过程中，为了可视而通常用类图表达，而且我们发现它带来更多的价值和收益： • 面向问题域呈现概念框架，帮助思考：做为交流工具，共享知识与信息 • 解决需求和设计意图中的岐义：为关键概念和系统名词建立文档...当然，如果有机器人厨师，则可以成为全自动餐厅。 上述小例子主要有于呈现建模的价值，以及让团队对目标业务领域进行快速沟通。...我们上述的内容，核心针对业务开发团队如何快速理解业务，从业务中梳理需求和提炼领域知识探讨了相关的方法实践。
迁移学习：理论、方法与实践 引言 迁移学习（Transfer Learning）作为机器学习的一个重要分支，通过将一个领域或任务中学得的知识应用到另一个领域或任务中，可以在数据稀缺或训练资源有限的情况下显著提升模型性能...第一章 迁移学习的基本概念 1.1 什么是迁移学习 迁移学习是一类机器学习方法，通过在源领域（source domain）或任务（source task）中学得的知识来帮助目标领域（target domain...1.3 迁移学习的优势 迁移学习相比于传统机器学习方法具有以下优势： 减少标注数据需求：通过利用源任务中的知识，可以在目标任务中减少对大量标注数据的需求。...: {test_acc}') 第四章 迁移学习的未来发展与挑战 4.1 领域差异与模型适应性 迁移学习的一个主要挑战是源领域和目标领域之间的差异。...结论 迁移学习作为一种有效的机器学习方法，通过将已学得的知识从一个任务或领域应用到另一个任务或领域，在数据稀缺或训练资源有限的情况下尤其有效。
排序模块使用机器学习和深度学习的技术提供“千人千面”的排序结果，如果是经常预定经济连锁型酒店的用户，排序模块就把经济连锁型酒店排到前面。...业务检索模块获取基础的检索结果后，会调用一些外部服务如房态服务过滤一些满房的酒店，再把结果返回给控制中心。 此时，控制中心得到的都是和用户查询意图强相关的结果，这时就需要利用机器学习技术做排序。...这里的每一个模块都用到了机器学习和深度学习的技术，本文挑选两个酒店搜索中比较特殊的问题进行介绍。 ? 地标问题是O2O搜索的一个典型问题，在网页搜索和商品搜索中都较少出现此类问题。...机器学习问题的求解就是“数据+模型+特征”，数据方面先根据业务特点定义了几种实体类别，然后通过“人工+规则”的方法标注了一批数据。...---------- END ---------- 也许你还想看 深入浅出排序学习：写给程序员的算法系统开发实践 深度学习在美团搜索广告排序的应用实践 美团点评旅游搜索召回策略的演进
排序模块使用机器学习和深度学习的技术提供“千人千面”的排序结果，如果是经常预定经济连锁型酒店的用户，排序模块就把经济连锁型酒店排到前面。...业务检索模块获取基础的检索结果后，会调用一些外部服务如房态服务过滤一些满房的酒店，再把结果返回给控制中心。 此时，控制中心得到的都是和用户查询意图强相关的结果，这时就需要利用机器学习技术做排序。...这里的每一个模块都用到了机器学习和深度学习的技术，本文挑选两个酒店搜索中比较特殊的问题进行介绍。 [1683aace5953e7dc?...与分类问题相比，序列标注问题中当前的预测标签不仅与当前的输入特征相关，还与前后的预测标签相关，即预测标签序列之间有强相互依赖关系。...机器学习问题的求解就是“数据+模型+特征”，数据方面先根据业务特点定义了几种实体类别，然后通过“人工+规则”的方法标注了一批数据。
引言 无监督学习（Unsupervised Learning）是一类重要的机器学习方法，通过对未标注数据的分析和建模，揭示数据的内在结构和模式。...第一章 无监督学习的基本概念 1.1 什么是无监督学习 无监督学习是一类无需标签数据，通过分析数据的内在结构和模式来完成学习任务的机器学习方法。...与监督学习不同，无监督学习不依赖于标注数据，而是通过数据本身的分布和特征来进行建模。...4.3 结合监督学习 无监督学习与监督学习的结合，可以在没有标签的数据中发现有价值的信息，同时利用已有标签数据进行模型优化。...结论 无监督学习作为一种重要的机器学习方法，通过分析数据的内在结构和模式，广泛应用于聚类、降维、异常检测和关联规则挖掘等领域。
机器学习入门：概念、步骤、分类与实践 摘要 在这篇全面而深入的指南中，我们将探索机器学习的核心概念、基本步骤、不同的分类方法以及如何实践。...不论你是对机器学习充满好奇的新手，还是希望深化理解的资深开发者，本文都将为你提供宝贵的知识和见解。本文涵盖了大量与机器学习、人工智能、数据科学、监督学习、无监督学习等相关的 词 。...机器学习实践 让我们通过一个简单的监督学习项目来实践机器学习。我们的目标是使用Python和Scikit-learn库来预测鸢尾花的种类。...A: 机器学习是人工智能的一个子集，专注于通过数据让机器自我学习。 Q: 是否所有问题都适合使用机器学习解决？ A: 并非所有问题都适合使用机器学习。...有效的机器学习项目通常需要大量相关数据，并且问题应该能够通过数据中的模式来解决。 小结 本文介绍了机器学习的基本概念、步骤、分类和一个简单的实践示例。希望这能帮助你开始你的机器学习之旅。
本文目录： 一.标准化的原因 二.适用情况 三.三种数据变换方法的含义与应用 四.具体方法及代码 一）标准化 1.1 scale----零均值单位方差1.2 StandardScaler 二）归一化...譬如一个百分制的变量与一个5分值的变量在一起怎么比较？...当各个维度进行不均匀伸缩后，最优解与原来不等价，这样的模型，除非原始数据的分布范围本来就不叫接近，否则必须进行标准化，以免模型参数被分布范围较大或较小的数据主导。...但是如果模型在各个维度进行不均匀伸缩后，最优解与原来等价，例如logistic regression等，对于这样的模型，是否标准化理论上不会改变最优解。...二）归一化----将数据特征缩放至某一范围(scalingfeatures to a range) 另外一种标准化方法是将数据缩放至给定的最小值与最大值之间，通常是０与１之间，可用MinMaxScaler
Online Learning（在线机器学习）是工业界比较常用的机器学习算法，在很多场景下都能有很好的效果。...Learning算法：FTRL（Follow The Regularized Leader）[1]和BPR（Bayesian Probit Regression）[2]，以及Online Learning的实践应用...,μD]T Σ=⎡⎣⎢⎢⎢⎢⎢σ210⋮00σ22⋮0……⋱…00⋮σ2D⎤⎦⎥⎥⎥⎥⎥ Y是一维变量，是w与特征向量x的内积，加入方差为β2的扰动： p(y∣w)=N(y∣xTw,β2) 根据上面的式子可以得出...)λ1))|zt,i|<λ1otherwise 其中 zt,i=∑s=1tgs,i+∑s=1t(1ηt,i−1ηt−1,i)wt,i 可以得到FTRL的更新流程如下： Online Learning实践
（三）----数据降维 第二部分 特征工程 机器学习基础与实践（四）----特征选择 机器学习基础与实践（五）----特征提取 机器学习基础与实践（六）----模型选择与评估 第三部分 算法基础之有监督算法...机器学习基础与实践（七）----广义线性模型 机器学习基础与实践（八）----最小二乘法 机器学习基础与实践（九）----LDA 机器学习基础与实践（十）----SGD 机器学习基础与实践（十一）--...--K近邻 机器学习基础与实践（十二）----高斯过程 机器学习基础与实践（十三）----决策树（ID3，C4.5，C5.0，CART） 机器学习基础与实践（十四）----朴素贝叶斯 机器学习基础与实践...mixtures 机器学习基础与实践（二十七）----Birch 第五部分 算法基础之推荐算法 机器学习基础与实践（二十八）----相似度计算机器学习基础与实践（二十九）----Arules关联规则机器学习基础与实践...第七部分 算法基础之其他模型 机器学习基础与实践（三十三）----概率图模型 机器学习基础与实践（三十四）----最大熵模型 机器学习基础与实践（三十五）----规则学习 机器学习基础与实践（三十六）
系列目录： 1 第一部分 模型的评估与数据处理 2 3 机器学习基础与实践（一）----数据清洗 4 5 机器学习基础与实践（二）----数据转换 6 7 机器学习基础与实践...24 25 机器学习基础与实践（八）----最小二乘法 26 27 机器学习基础与实践（九）----LDA 28 29 机器学习基础与实践（十）----SGD 30 31 机器学习基础与实践...机器学习基础与实践（十四）----朴素贝叶斯 38 39 机器学习基础与实践（十五）----支持向量机 40 41 机器学习基础与实践（十六）----集成学习（Bagging，RF，AdaBoost...63 机器学习基础与实践（二十五）----DBSCAN 64 65 机器学习基础与实践（二十六）----Gaussian mixtures 66 67 机器学习基础与实践（二十七）----...----规则学习 96 97 机器学习基础与实践（三十六）----强化学习 98 99 机器学习基础与实践（三十七）----条件随机场 100 101 机器学习基础与实践（三十八）----
为保证文章质量，每周二周四更新，下面是主要的目录（可能会根据实际情况调整）： 第一部分 模型的评估与数据处理 机器学习基础与实践（一）----数据清洗 机器学习基础与实践（二）----数据转换 机器学习基础与实践...（三）----数据降维 第二部分 特征工程 机器学习基础与实践（四）----特征选择 机器学习基础与实践（五）----特征提取 机器学习基础与实践（六）----模型选择与评估 第三部分 算法基础之有监督算法...机器学习基础与实践（七）----广义线性模型 机器学习基础与实践（八）----最小二乘法 机器学习基础与实践（九）----LDA 机器学习基础与实践（十）----SGD 机器学习基础与实践（十一）--...--K近邻 机器学习基础与实践（十二）----高斯过程 机器学习基础与实践（十三）----决策树（ID3，C4.5，C5.0，CART） 机器学习基础与实践（十四）----朴素贝叶斯 机器学习基础与实践...---规则学习 机器学习基础与实践（三十六）----强化学习 机器学习基础与实践（三十七）----条件随机场 机器学习基础与实践（三十八）----保序回归（Isotonic regression） 机器学习基础与实践
引言 半监督学习（Semi-Supervised Learning）是一类机器学习方法，通过结合少量有标签数据和大量无标签数据来进行学习。...4.1 标签质量与模型鲁棒性 在半监督学习中，标签数据的质量对模型性能有着至关重要的影响。...4.2 多视角与多模态学习 多视角与多模态学习是半监督学习的一个重要方向，通过结合来自不同视角或不同模态的数据，可以提高模型的泛化能力和预测准确性。...4.3 标注策略与主动学习 在实际应用中，通过主动学习策略，可以有效选择最有价值的样本进行标注，从而最大化利用有限的标注资源，提高半监督学习模型的性能。...结论 半监督学习作为一种有效的机器学习方法，通过结合少量有标签数据和大量无标签数据，在标签数据稀缺的情况下能够显著提高模型的泛化能力和预测准确性。
（三）----数据降维 第二部分 特征工程 机器学习基础与实践（四）----特征选择 机器学习基础与实践（五）----特征提取 机器学习基础与实践（六）----模型选择与评估 第三部分 算法基础之有监督算法...机器学习基础与实践（七）----广义线性模型 机器学习基础与实践（八）----最小二乘法 机器学习基础与实践（九）----LDA 机器学习基础与实践（十）----SGD 机器学习基础与实践（十一）--...--K近邻 机器学习基础与实践（十二）----高斯过程 机器学习基础与实践（十四）----朴素贝叶斯 机器学习基础与实践（十五）----支持向量机 机器学习基础与实践（十六）----集成学习（Bagging...算法基础之推荐算法 机器学习基础与实践（二十八）----相似度计算 机器学习基础与实践（二十九）----Arules关联规则 机器学习基础与实践（三十）----Fp-Growth 机器学习基础与实践（...（三十三）----概率图模型 机器学习基础与实践（三十四）----最大熵模型 机器学习基础与实践（三十五）----规则学习 机器学习基础与实践（三十六）----强化学习 机器学习基础与实践（三十七）--
） 读者有c/c++的基础知识 读者知道如何编译和运行程序 教学目标 读者将会了解到多层感知器神经网络 读者将会了解到反向传播算法 读者将会知道这个神经网络广泛应用在哪里 读者将通过一个数字识别的例子学习到以上的知识...这个神经网络在1986年与反向传播算法一起提出。...这一切都要从神经网络的输出与实际输出的差别开始算起。是不是很神奇呢？ 阶段三：权重的调整 在计算了所有神经元的delta之后，我们开始最后一个阶段的计算。...另一个加入的东西是层 l 的delta值乘以前一层 l-1 的神经元的输出，这个乘积还要乘以一个系数η，在前一个教学中我们已经学过这个系数叫学习步长。基本就是这样了！这就是多层感知器了。...我们可以看到学习步长如何起作用。此外，细心的读者会发现我们把前一次的权重向量暂时地保存起来。这是因为势（momentum，向前冲之力）。
通过本文，读者将了解机器学习的核心概念，如监督学习、无监督学习和强化学习，以及如何在Python中使用Scikit-Learn库构建和训练机器学习模型。...介绍 机器学习是人工智能领域的一个关键分支，它使计算机能够从数据中学习和提取模式，从而实现各种任务，如图像分类、文本分析和预测。本文将带您深入机器学习的世界，从理论到实践，逐步构建机器学习模型。...演示如何解决具体领域的问题，并讨论挑战和最佳实践。 通过添加这些内容，您可以使文章更加丰富和深入，帮助读者更好地理解机器学习的各个方面。...机器学习是一个广泛而令人兴奋的领域，它在各个领域都有着广泛的应用。通过本文，读者可以建立起对机器学习的基本理解，并开始自己的机器学习之旅。...希望本文能够帮助读者深入学习和实践机器学习，探索这个充满机遇的领域。机器学习的未来仍然充满挑战和可能性，等待着您的贡献和创新！
机器学习的方法就是通过平时生活中的点点滴滴经验转化而来的。 建立决策树的逻辑 正如上述树状图所示，我们最终会通过特征： 性别，身高，性格 得到了4种分类结果，都存在于叶子节点。...另一个问题是，决策树的学习问题，从上述代码实现过程能够看出来，可以说是暴力求解了。
阅读大概需要5分钟 上期回顾 详解机器学习之the Learning Problem 导读 本章讲的是让他机器学习说yes/no，目录分为： 感知机假设集合 感知机学习算法(PLA) 确保数据集线性可分...非线性可分数据 实践代码与效果 Perceptron Hypothesis Set ?...以上图片（除了纸上的推导）来自台大林轩田机器学习基石视频 代码实践 初始化数据 ? 显示的正常分类结果为： ? 循环迭代更新 ? ? ? ? ? ?
一边提问一边参与项目实践，类似运用（Problem-Based Learning+Project-Based Learning）结合的学习模式，能快速帮助团队提升对业务的感觉。...但在B端或面向行业，其业务流程长且内禀逻辑复杂，业务场景下参与的角色众多，而且领域专家和解决方案团队大多并未重合，开发者需要跨领域学习业务知识，比如金融/证券/保险的业务，又或者是零售/消费电子制造等行业都有自身行话术语...在我们实践的过程中，为了可视而通常用类图表达，而且我们发现它带来更多的价值和收益： 面向问题域呈现概念框架，帮助思考：做为交流工具，共享知识与信息 解决需求和设计意图中的岐义：为关键概念和系统名词建立文档...当然，如果有机器人厨师，则可以成为全自动餐厅。 上述小例子主要有于呈现建模的价值，以及让团队对目标业务领域进行快速沟通。...我们上述的内容，核心针对业务开发团队如何快速理解业务，从业务中梳理需求和提炼领域知识探讨了相关的方法实践。
GANs在图像生成、数据增强、风格迁移等领域取得了显著成果，成为深度学习的重要分支。...生成器负责生成与真实数据相似的假数据，判别器负责区分真实数据和生成数据。生成器和判别器通过对抗训练，最终生成器能够生成逼真的数据，判别器难以区分其真伪。...1.2 GANs的基本结构 生成器（Generator）：接受随机噪声作为输入，生成与真实数据分布相似的样本。...GANs的目标是通过对抗训练，使得生成器生成的数据与真实数据无法区分，从而实现高质量的数据生成。...迭代：重复步骤2和3，直到生成器生成的数据与真实数据难以区分。 第二章 GANs的核心算法 2.1 标准GANs 标准GANs的损失函数由生成器和判别器的对抗损失组成。
介绍由四部分构成： 第一，讲一下我们的困境； 第二，业务安全与DevSecOps； 第三，最佳实践的要素； 第四，实施最佳实践项目。 1....广义的业务安全应包括业务运行的软硬件平台（操作系统、数据库等）、业务系统自身（软件或设备）、业务所提供的服务的安全；狭义的业务安全指业务系统自有的软件与服务的安全。...也是按照生命周期最佳实践的方式，让安全成为每个人工作的一部分，将预防性控制集成到我们的共享源代码库中，将安全与部署管道集成。进行安全测试的时候，你有没有测到它？...介绍由四部分构成： 第一，讲一下我们的困境； 第二，业务安全与DevSecOps； 第三，最佳实践的要素； 第四，实施最佳实践项目。 1....也是按照生命周期最佳实践的方式，让安全成为每个人工作的一部分，将预防性控制集成到我们的共享源代码库中，将安全与部署管道集成。进行安全测试的时候，你有没有测到它？
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