在这个时代背景下，信息爆炸与长尾问题普遍发生，而解决方案之一是个性化推荐技术，那具体什么是个性化推荐，怎么去实现这一过程呢？这一章读者朋友需要做到的是读完以后，对个性化推荐技术有一个全局宏观的认识，对于细节不用过多地苛求。
AI科技评论按：“算法”这两字在人工智能圈已然成为“高大上”的代名词，由于不少在校生和职场新人对它过度迷恋，多名 AI 资深人士均对这一现象表示担忧。李开复曾这样说到： 现在的 AI 科学家大部分是在科研环境中培养出来的，不但欠缺工程化、产品化的经验，而且对于错综复杂的商业环境也并不熟悉，更缺乏解决实际问题所必须的数据资源。 随着开源框架层出不穷，人工智能产品化和商业化进程不断加速，使得算法的门槛逐渐降低，但对工程的要求不断在提高。这种情况下，实际应用和工程能力基础扎实的技术人才变得异常抢手。 其实 AI
在上一篇推送中我们总结了机器学习第一课：一些最最基本的概念，比如特征，训练集，维数，假设空间等，通过一个例子说明什么是机器学习的泛化能力。接下来，再通过一个例子说明什么是归纳偏好。 归纳偏好 归纳偏好（inductive bias），机器学习算法在学习过程中对某种类型假设的偏好。 任何一个有效的机器学习算法必有其归纳偏好，否则它将被假设空间中看似在训练集上等效的假设所迷惑，而无法生成确定的学习结果，这也是机器学习中非常重要的概念，举例说明。 例子 如果我们在购买某个股票时假定根据两个主要特征：股票经纪公司等
场景1：如果在电商平台中入驻的商家想要卖出更多的东西就需要电商平台帮住通过push、短信甚至邮件的方式引流，提醒存在潜在购买可能的用户“来来来这家店不错”，通过这种方式的收费其实是空手套白狼，投入产出比巨高那如何寻找到合适的用户推荐给合适的商家呢？
本文介绍了技术社区内容编辑在撰写文章摘要时需要注意的五个关键点：1.突出关键信息，2.简洁表达，3.引导读者，4.与原文相一致，5.吸引读者。通过案例展示了如何应用这些原则来撰写摘要。
到底什么是推荐系统？按照维基百科的定义：它是一种信息过滤系统，用于预测用户（User）对物品（Item）的评分和偏好。这个定义不是很好理解。我们可以从以下几个角度来了解推荐系统。
大三的时候学过一门“人工智能导论”的课，只记得课里有一些回溯和图搜索的算法，具体细节全忘了。
618的预热已经结束，电商平台的终端优惠价格基本都已经出来了，下一波就是6月16-18号的优惠期。
想必对人工智能有所了解的同学，都学习过周志华教授深入浅出的《机器学习》吧？ AI科技评论认为，其中尤为让人印象深刻的地方，莫过于从封面到每一章节贯彻的西瓜理论…… 不论是从“什么样的西瓜才甜”引申出机
本文介绍了人工智能、机器学习和深度学习之间的关系，以及它们在数据挖掘和数据分析方面的应用。同时，作者还探讨了这些技术在未来可能的发展趋势。
作者：常佩琦 【新智元导读】春运已到达高峰期，不少浏览器推出了人工智能抢票和选座功能。而黄牛党也与时俱进，用机器人和AI恶意刷票。如何应对这种现象？专家表示可利用机器学习来阻击黄牛党。 又到了一年一度的春运大战。与往年不同的是，AI在今年的春运大战中扮演了重要角色。 据悉，今年春运全国旅客发送量预计将达到30亿人次，预计铁路、民航分别增长8.8%和10%。如此庞大的返乡人群，加大了购票的难度。而12306利用稀奇古怪的图像验证码来防止黄牛党恶意刷票，结果却苦了正常购票的用户。 不断有网友吐槽，12306网站
有些标题党了，打我可以但是不可以打我脸，推荐我是认真的，4000 字长文，请慢慢食用
作者：Lands、Allen、连长、恺哥、潇姐 2020 摆地摊，新风口！ 那么，Quant摆摊后都会干啥呢？ ▍卖方金工：卖研报 5元3本太俗气，我们论斤卖！ 免费打包，送货上门 ▍量化网红：卖小黄书 彩色印刷，图文并茂 看得懂、学得会、用得上！ 买不了吃亏，买不了上当 ▍量化大佬：烤韭菜 白天割韭菜，晚上烤韭菜 平日太辛苦，晚上补一补 ▍多因子研究员：街头要饭 看天吃饭 因子不在多，有Alpha则灵 回撤不在深，不亏就行 ▍量化实习生：卖简历 985+211 虽然策略没赚钱 3个国家读过书 4
机器学习是我一直很关注的领域，我觉得最有意思的一点是：它不像传统软件是把已有的知识固化，而是通过数据衍生（预测、推断）出未知的知识。这种从有限游戏到无限游戏的转变我觉得对拓展思路很有帮助。讨论中提到的Data-centric, HuggingFace(AI Github)等我也在近期略有接触，还是挺前沿的内容。
眼下AI大热，而有一家企业早就意识到AI与机器学习已经不再是一家企业可有可无的优势项目，而是一项必备的能力，这家企业就是百事集团。
2012年，「GPU+深度学习」真正引爆革命火花 由于多层神经网络的计算量庞大、训练时间过长，常常跑一次模型就喷掉数周、甚至数月的时间，2006年该时也仅是让学界知道：「深度神经网络这项技术是有可能实现的」而已，并没有真正火红起来。 真正的转折点，还是要到2012年——那年10月，机器学习界发生了一件大事。 还记得我们在【（图解）人工智能的黄金年代：机器学习】一文中提过的ImageNet吗？美国普林斯顿大学李飞飞与李凯教授在2007年合作开启了一个名为「ImageNet」的项目，他们下载了数以百万计的照片
买芒果 嘴馋的你想吃芒果了，于是你走到水果摊，挑了几个让老板过过秤，然后你再根据芒果的斤两付钱走人。 显然，买芒果你当然是挑着最甜、最熟的来买(因为你是根据重量而不是质量来掏钱的)。怎么个挑法才靠谱呢
买芒果 嘴馋的你想吃芒果了，于是你走到水果摊，挑了几个让老板过过秤，然后你再根据芒果的斤两付钱走人。 显然，买芒果你当然是挑着最甜、最熟的来买(因为你是根据重量而不是质量来掏钱的)。怎么个挑法才靠谱呢 对了，你奶奶说过，金黄色的要比浅黄的更甜些。于是你就做了一个简单的规定：只挑金黄色的买，过磅、付钱、回家。就这么简单 不尽然。 生活没那么简单 拎着芒果回到了家，尝了尝，你发现有些很对口味，有些则马马虎虎。显然，光凭你奶奶的智慧还是有所不足的。挑芒果不能只看颜色。 一番
对于那些非计算机科学行业的人，你会如何向他们解释机器学习和数据挖掘？ 斯坦福大学的印度学生、机器学习爱好者 Pararth Shah 在2012年12月22日的回复，非常经典，得赞数有 3700+。 买点芒果去 假设有一天你准备去买点芒果。有个小贩摆放了一车。你可以一个一个挑，然后小贩根据你挑的芒果的斤两来算钱（在印度的典型情况）。显然，你想挑最甜最熟的芒果对吧（因为小贩是按芒果的重量来算钱，而不是按芒果的品质来算钱的）。可是你准备怎么挑呢？你记得奶奶和你说过，嫩黄的芒果比暗黄的甜。所以你有了一个简单的判断
6月24日下午，钛媒体和杉数科技主办的2017 AI 大师论坛在京举行，论坛邀请了五位算法优化、机器学习领域的顶尖教授、学者出席并发表学术演讲。论坛上，五位科学家围绕算法、数据、应用，结合各自的研究领域，畅谈了现状和未来的发展。纽约大学商学院助理教授陈溪参加此次论坛并发表题为“从机器学习到智能决策“的演讲。 AI 科技评论了解到，陈溪博士目前是纽约大学商学院助理教授，Carnegie Mellon 大学机器学习系博士，也曾跟随机器学习泰斗Berkeley教授Michael I Jordan 做了为期一年多的
微软剑桥联合推出 DeepCoder 近日 AI 研习社获悉，微软和剑桥大学的研究员近日发布了一篇介绍“会编程的机器学习系统——DeepCoder”的论文。据介绍，DeepCoder 系统可以解决编程比赛所涉及到的基础编程题目，为不会编程的人提供了制作简易程序的可能。 DeepCoder 研究人员表示，“DeepCoder 可以让非编程人员通过向计算机描述自己的程序构想来获得想要的程序，系统会自动写就。但这并不意味着程序员就会失业，研究人员表示，DeepCoder 的出现，可以让开发人员将精力放在更复杂、更
python对于电脑硬件基本没什么要求，下载python安装程序的时候，注意看下自己电脑属性是64位系统还是32位系统，再下载对应的python安装程序。
0、为什么写这篇博文 最近有很多刚入门AI领域的小伙伴问我：数据挖掘与机器学习之间的区别与联系。为了不每次都给他们长篇大论的解释，故此在网上整理了一些资料，整理成此篇文章，下次谁问我直接就给他发个链接就好了。 本篇文章主要阐述我个人在数据挖掘、机器学习等方面的学习心得，并搜集了网上的一些权威解释，或许不太全面，但应该会对绝大多数入门者有一个直观地解释。 本文主要参照周志华老师的：机器学习与数据挖掘 一文。有兴趣的可以自行百度，其文对人工智能、数据挖掘、机器学习等演变历程，有详细介绍。 1、概念定
作者 | 阿司匹林 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 在到处都是开源工具和学习资料的今天，深度学习的门槛已经大大降低。然而，学习的门槛降低并不意味着学习的成本降低了，比如说动则上万的 GPU。 不管是买 GPU，还是买云服务，对很多人来说都是一笔不小的花销。今天，我们就教大家一个薅资本主义羊毛的新方法：通过 Kaggle Kernels 免费使用英伟达 GPU！ 首先，我们来介绍下什么是 Kaggle Kernels。 Kaggle 是一个为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛
大家好，在之前的文章中我们已经解决了新手朋友们在初学Python的路上的两个常见问题:IDE怎么选、报错怎么办，今天本文再聊一下另一个常见话题：要不要买课、听什么课、看什么书。
这本书真心好，作者就是极度追求技术把机器学习方法和量化投资结合起来。光是看里面如何打标签 (labelling), 采样 (sampling) 和分析回测危险 (danger of backtesting) 就物超所值。此外再看看有 Peter Carr, Fabozzi, Rebonato 这些如雷贯耳的大牛给这本书背书就可知其分量了。
友戏互联联合创始人兼CTO于亮：Fintech助力智慧金融
大数据框架实现基础的数据存储和数据计算，如果从大量的数据中发现和挖掘出有价值的信息，需要借助机器学习算法，结合数据，构建机器学习模型实现对现实事件的预测。不同于以往的硬编码规则的方式，机器学习是通过机器学习算法发现或挖掘出数据中存在的规律或模式。
本文介绍了在开源界比较有名的六个项目。如果你对其中的某个项目不了解的话，赶快来学习一下吧。 今天，让我们一起来看一下2017年开源界的六个顶级玩家。下面列出的几个开源项目反映了开源社区在过去几年来发展
有一天，你到水果店去买橙子，当然要挑选最甜、最熟的。你是根据橙子的重量来付钱的，而不是根据橙子的甜度或者成熟度，虽然水果店有时候会把好的橙子挑出一堆单独涨价，但是这里没这么做。
从吴军的新书，得知有一个37%幸福规则，是科学家经过大量数据分析总结而来的，大意如下：
NVIDIA 创始人兼 CEO 黄仁勋先生关于计算领域之未来的主题演讲。 演讲人：黄仁勋 NVIDIA 创始人兼 CEO 2018/11/21 周三 10：00 - 12：00 | 主会场 三层金鸡湖厅
原作者 William Belk 编译 CDA 编译团队 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 2017 年哪些开源项目值得关注？让我们来看看 2017 年的 6 大热门开源项目。以下列表显示了开放源码社区在过去十年的发展程度。这里所有提及的项目（Lab41除外）均于 2014 年之后发布，而且每个项目都已在各自的社区中发挥重要作用。 TensorFlow Google 的 TensorFlow 于 2015 年发布，是一个可扩展的神经元机器学习库。使用TensorFlow，我们可以通过构建管
词虽是新词，但是探索已经进行很多年。游戏策划和玩家们可能会其充满抵触，因为许多人的主观印象是：工业化 = 流水线 = 标准化 = 换皮。
机器正在越来越聪明，能够完成的任务越来越多，对人类的替代性越来越强，这个趋势受益于人工智能技术的发展。过去人工智能一直是Google、百度等大公司的游戏，与普通公司或者个体开发者并无关系。不过，从现在开始，人工智能有望成为机构和个人均可参与的技术，中国该领域的领头羊百度近日发起成立了名为“深盟”的开源机器学习平台，已发布的“虫洞”项目包含了数个机器学习相关的组件，而这一切都是开源的，就像Linux一样，谁都可以拿去使用和扩展。这是中国首个达到工业级应用的开源机器学习平台，意义重大。 百度开源核心技术的目的
特别是对于从事数据科学领域的人来说，如何向外行人解释自己所从事的工作几乎是一个超级难题。那么到底什么是机器学习，如何用通俗易懂的语言来解释？我们通过以下几重境界来解释。 一、专业理论型 百科定义+专业
作者： 威廉·沃海思（William Vorhies） 编译： AI100 原文地址： http://www.datasciencecentral.com/m/blogpost?id=6448529
小编说：从数据分析的角度来看，数据挖掘与机器学习有很多相似之处，但不同之处也十分明显，例如，数据挖掘并没有机器学习探索人的学习机制这一科学发现任务，数据挖掘中的数据分析是针对海量数据进行的，等等。从某种意义上说，机器学习的科学成分更重一些，而数据挖掘的技术成分更重一些。
文章原创首发于微信公众号「 TGO 鲲鹏会」，原文地址：阿里盖坤：用深度学习打造真正的智能化广告系统
机器学习越来越火爆，各种资料也越来越多。在网上随意一搜，就能看到一大串长长的书单和一大堆视频教程。堆积如山的资料，很容易让新手一脸懵逼，无所适从，最后没当成炼丹术师，反而成了著名的资料收藏家。 怎样避免成为资料收藏家？道理大家都懂，不就是挑好学习资料后狠下心钻研下去，没学好前尽量不再换教材嘛。但是，说起来很简单，做起来并不容易，毕竟第一步挑资料就不容易。这时，该怎么办？当然是来看这篇新手指南。
📷 工欲善其事，必先利其器！ 数据分析也好，统计分析也好，数据挖掘也好、商业智能也好都需要在学习的时候掌握各种分析方法、手段和技能，特别是要掌握软件分析工具！我曾经说过，我的学习方法，一般是先学软件开始，再去应用，再学会理论和原理，因为是老师，再去教给别人！没有软件的方法就不去学了，因为学了也不能做，除非你自己会编程序。 ---- 下面我来简介各种我掌握或理解的大数据时代的各种数据分析工具或软件，前提是从新闻传播学领域的视角来讲，或者是针对社会科学领域的朋友、学生来讲。 掌握：小数
最近老梁新买了一本《机器学习实战第二版》对之前学过的内容做一个复习，就想着开一个新的系列，分享一下阅读笔记，给有需要的同学做一个参考。线性代数专题会继续更新，不会停的。
机器学习算法可用于找到最佳值来交易您的指标 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
专为机器学习初学者推荐的优质学习资源，帮助初学者快速入门。 这篇文章的确很难写，因为我希望它真正地对初学者有帮助。面前放着一张空白的纸，我坐下来问自己一个难题：面对一个对机器学习领域完全陌生的初学者，我该推荐哪些最适合的库，教程，论文及书籍帮助他们入门？ 资源的取舍很让人纠结，我不得不努力从一个机器学习的程序员和初学者的角度去思考哪些资源才是最适合他们的。 我为每种类型的资源选出了其中最佳的学习资料。如果你是一个真正的初学者，并且有兴趣开始机器学习领域的学习，我希望你能在其中找到有用的东西。我的建议是，选
这篇文章的确很难写，因为我希望它真正地对初学者有帮助。面前放着一张空白的纸，我坐下来问自己一个难题：面对一个对机器学习领域完全陌生的初学者，我该推荐哪些最适合的库，教程，论文及书籍帮助他们入门？ 资源的取舍很让人纠结，我不得不努力从一个机器学习的程序员和初学者的角度去思考哪些资源才是最适合他们的。 我为每种类型的资源选出了其中最佳的学习资料。如果你是一个真正的初学者，并且有兴趣开始机器学习领域的学习，我希望你能在其中找到有用的东西。我的建议是，选取其中一项资源，一本书，或者一个库，从头到尾的读一边，或者完
有很多小伙伴问过我这样的问题，有没有必要把机器学习算法自己实现一遍。那么今天的答案来了。往下看，自己领会，还有2个资源。
最近，大洋彼岸出现了一个名叫“Vectordash”的机器学习共享算力平台，用开发者自己的话讲，相当于一个GPU的Airbnb。
最近，江南布衣推出了一款名为“不止盒子”的小程序，深受消费者欢迎，这款“不止盒子”的亮点在哪呢，就在于消费形式的创新，率先推出“先试后买”的消费形式。
（文／Lukas Biewald）物体识别是当前机器学习最热门的方向。计算机早已能够识别如人脸、猫之类的物体，但识别更大范围里的任意物体对人工智能来说仍是难题。也许真正让人惊奇的是人脑在识别物体上表现得如此之好。我们能够毫不费力地将反射频率只有细微不同的光子转换为有关周围世界的十分丰富的信息。机器学习仍在与这些对人类来说十分简单的任务作着苦斗，但在过去几年里已经有了很大进步。 深度学习以及大型公共训练数据集 ImageNet 让物体识别有了令人瞩目的进步。TensorFlow是一个著名的深度学习系统，它能非
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