袁岳，零点有数董事长，黑苹果青年公益理事长，飞马旅联合创始人，独立媒体人，发表关于数据科学、管理科学、社会群体研究等相关领域著作逾一千三百五十万字。2021年，在世界人工智能大会之算法峰会期间，袁岳接受亿欧专访，就“算法产业化”进程中的机遇与挑战分享了洞见。本次2023世界人工智能大会期间，袁岳再次接受媒体关于算法模型的专访，阐述当下算法模型发展的产业价值，深化大模型背景下算法模型发展的新议题。
讨论问题的前提是概念的澄清，概念的混淆是研发沟通中的一大障碍，极大地影响了沟通的效率。在人工智能尤其是机器学习领域，算法和模型是两个相关而又有区别的两个概念，弄清二者的含义和联系可以使我们讨论的问题更加明确。
以ChatGPT、GPT-4为代表的AI应用和大模型掀起技术革命和商业浪潮，运用GPT技术为问题场景提供解决方案，成为数字经济发展的必然趋势，也加速推进了人工智能算法产业化进程。同时，BPAA第三届应用算法实践典范在上海市普陀区的正式启动，为汇聚全球算法资源、加速算法产业化进程、营建区域算法人才生态注入新势能。本文经中国网、中华网、金融界、国际在线、i黑马等权威媒体发布。
机器学习涉及到机器学习算法和模型的使用。对于初学者来说，这很容易让人混淆，因为“机器学习算法”经常与“机器学习模型”交替使用。这两个到底是一样的东西呢，还是不一样的东西？作为开发人员，你对排序算法、搜索算法等“算法”的直觉，将有助于你厘清这个困惑。在本文中，我将阐述机器学习“算法”和“模型”之间的区别。
文章目录 前言 一、三大模型 1️⃣预测模型💖 2️⃣优化模型💗 3️⃣评价模型💝 二、十大算法 1️⃣蒙特卡罗算法🍂 2️⃣数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法🍁 3️⃣线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题🥀 4️⃣图论算法🌺 5️⃣动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界🌹 6️⃣最优化理论的三大非经典算法🍧 7️⃣网格算法和穷举法🍓 8️⃣一些连续离散化方法🌷 9️⃣数值分析算法🥤 🔟图象处理算法🍬 ---- 前言 提示：文章为个人学习笔记备忘录 ---- 一、三大模型 1️⃣预测模
EM算法也称期望最大化（Expectation-Maximum,简称EM）算法，它是一个基础算法，是很多机器学习领域算法的基础，比如隐式马尔科夫算法（HMM）， LDA主题模型的变分推断等等。本文就对EM算法的原理做一个总结。
在推荐系统中，算法要从两个方面来考虑：算法本身准确性和算法的效率。相对算法准确性，推荐系统工程化更关注的是算法效率。算法和模型层面主要包含如图所示。
EM算法也称期望最大化（Expectation-Maximum,简称EM）算法，它是一个基础算法，是很多机器学习领域算法的基础，比如隐式马尔科夫算法（HMM）， LDA主题模型的变分推断等等。本文就对EM算法的原理做一个总结。 1. EM算法要解决的问题 我们经常会从样本观察数据中，找出样本的模型参数。 最常用的方法就是极大化模型分布的对数似然函数。 但是在一些情况下，我们得到的观察数据有未观察到的隐含数据，此时我们未知的有隐含数据和模型参数，因而无法直接用极大化对数似然函数得到模型分布的参数。怎么办呢？这
地址:http://www.cnblogs.com/pinard/p/6912636.html
这个名为“模型搜索”（Model Search）的平台，不仅可以用多个AutoML算法自动写出你想要的AI模型，还能帮你选出写得最好的那个。
EM算法(Expectation Maximization Algorithm, 最大期望算法)是一种迭代类型的算法，是一种在概率模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量。
大家新年好，在经历过新年假期以后，现在让我们来看看机器学习常用的算法的分类。 在以前我的文章中我们可以发现机器学习是一个及其庞大的门类，里面包括各种五花八门的算法，然后呢我们可以将这些算法进行分类，并且这些分类的方法也不仅有一种，那现在让我们来一探究竟。 首先我们先来看看对于算法的一个分类方法: 第一个算法分类，我们可以将机器学习的算法分为有监督学习，无监督学习，半监督学习。那么什么是有监督学习，无监督学习，半监督学习呢，其实这个在我之前的文章中对于这一方面有一定的概述，在这里就简单的说几句。其实我们在做机
关键时刻，第一时间送达！ 作者简介：chen_h，AI 算法工程师，擅长利用 TensorFlow 处理 NLP 问题。曾任职蘑菇街（美丽联合集团）和 AI100（CSDN）担任算法工程师。主要负责项目：语料文本分类，聊天机器人设计与开发，组织举办大数据竞赛。 本文来自作者在 GitChat 上分享「在实际项目中，如何选择合适的机器学习模型」。 📷 本文我们主要面向初学者或中级数据分析师，他们对识别和应用机器学习算法都非常感兴趣，但是初学者在面对各种机器学习算法时，都会遇到一个问题是 “在实际项目中，我到底
从这个问题来看，应该是对于为什么要学习数据建模不是非常清楚。我们从经验角度来做个分享，相信对于有所帮助。
基于大、中、小模型，从GPT时代下基础算法、通用算法和应用算法之间的重要关系，模型算法的发展历程和重要意义，算法与算量、算力之间的互动关系三大方面来看，当下正是人工智能行业的重要转折点，算法在行业场景问题解决、驱动算量和算力高效发展、实现城市精准科学治理等方面扮演着重要角色。在这样的转折点，BPAA第三届应用算法实践典范将得到更多支持，有更好的发展机遇，也将链接更多市场需求。基于此，零点有数董事长袁岳对理解AI算法模型的十个前提问题进行了阐述。本文经环球网、中国日报网、中国网、中华网、金融界、亿欧网、极客公园等权威媒体刊载。
从推荐算法的理论来讲，主要可以从召回层和排序层两个方面来说，虽然召回层和排序层都是使用算法和模型来做，但是针对于不用的阶段，所用的模型也有一定的差别。
选自 Sebastian Raschka 机器之心编译 参与：路雪、刘晓坤、黄小天 本论文回顾了用于解决模型评估、模型选择和算法选择三项任务的不同技术，并参考理论和实证研究讨论了每一项技术的主要优势和劣势。进而，给出建议以促进机器学习研究与应用方面的最佳实践。 1 简介：基本的模型评估项和技术 机器学习已经成为我们生活的中心，无论是作为消费者、客户、研究者还是从业人员。无论将预测建模技术应用到研究还是商业问题，我认为其共同点是：做出足够好的预测。用模型拟合训练数据是一回事，但我们如何了解模型的泛化能力？我们
数据驱动的进化优化是什么，仅仅就是数据+优化算法吗？数据驱动的进化优化适用于哪些应用场景？传统的数学优化方法是否迎来了新一轮的挑战。本文将为您深入浅出的解答以上问题。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍什么是偏差和方差，并从偏差和方差这种更高更全面的视角来探讨模型过拟合和欠拟合，最后提出在算法层面上主要解决高方差，并提出五条解决高方差的手段。
来源：机器之心本文约2900字，建议阅读9分钟本文回顾了用于解决以上三项任务中任何一个的不同技术，并参考理论和实证研究讨论了每一项技术的主要优势和劣势。 本论文回顾了用于解决模型评估、模型选择和算法选择三项任务的不同技术，并参考理论和实证研究讨论了每一项技术的主要优势和劣势。进而，给出建议以促进机器学习研究与应用方面的最佳实践。 论文链接：https://sebastianraschka.com/pdf/manuscripts/model-eval.pdf 摘要：模型评估、模型选择和算法选择技术的正确使用
机器之心报道 机器之心编辑部 来自 DeepMind 等机构的研究者提出了一个通用神经算法学习器，其能够学习解决包括排序、搜索、贪心算法、动态规划、图形算法等经典算法任务，达到专家模型平均水平。 近年来，基于深度神经网络的机器学习系统取得了巨大的进步，尤其是在以感知为主的任务方面。这些模型通常需要在分布内泛化，这意味着它们的训练集和验证集需要有输入预期分布。相比之下，想要模型在推理任务上表现出色，这就要求即使在分布外（out-of-distribution, OOD）泛化时模型也能提供合理的输出。 然而，多
为什么使用集成算法 简单算法一般复杂度低，速度快，易展示结果，但预测效果往往不是特别好。每种算法好像一种专家，集成就是把简单的算法（后文称基算法/基模型）组织起来，即多个专家共同决定结果。 如何组织算法和数据 这里我们的着眼点不是某个算法，某个函数，而是对数据和算法整体的规划。 从数据拆分的角度看：可以按行拆分数据，也可以按列给属性分组。 从算法组合的成份看：可以集成不同算法，也可以集成同一算法不同参数，还可以集成同一算法使用不同数据集（结合数据拆分）。 从组合的方式看：可以选择少数服从多数，或加
而今天，AI 科技评论将为大家介绍一篇由中科院先进所、腾讯、华南理工近日合作发表在信息检索领域顶会 SIGIR 2021上的一篇论文，这篇论文发现通过对残差块结构进行微小的修改，序列推荐模型能够使用更深的网络结构以进一步提升精准度，也就是，推荐模型也能够像计算机视觉领域的模型那样拥有100层以上的深度并获得最优性能。
最近，接到很多客户的电话咨询大模型备案和互联网算法备案，好多人搞不清楚这两个有什么关系？有什么区别？我们先来看下全国大模型备案和互联网算法备案通过的情况是怎么样的？
机器学习现在热得一塌糊涂，码农要是不会点机器学习，都不好意在IT界混了。 机器学习难吗？一大堆公式，好像很难的样子。不过，看人家用起来，也不过就是下载几个软件包，调用几个算法函数。 干脆不理那些看着头晕的怪异符号和希腊字母，直接把那些算法当黑盒用是不是就可以了？ 很不幸，这样做往往是不可以的。仅仅把机器学习算法当作黑盒使用的问题在于：黑盒能够解决问题的时候，使用方便，而一旦不能解决问题，或者对质量有所要求，就会感觉无所适从。 作为程序员、工程人员（算法使用者而非研究者），想用机器学习算法解决实际问题，
作为一名算法工程师，我们需要理解和应用各种算法来解决实际问题，同时也需要考虑算法的实现和应用。在大模型时代，我们需要掌握使用大模型进行开发的技能，并且了解它们的优势和局限性。
摘要：模型评估、模型选择和算法选择技术的正确使用在学术性机器学习研究和诸多产业环境中异常关键。 本文回顾了用于解决以上三项任务中任何一个的不同技术，并参考理论和实证研究讨论了每一项技术的主要优势和劣势
我跟几位BATJ在职算法老哥聊了下推荐算法工程师技能学习路径的事： 学习推荐算法需要具备哪些基础？ 学习推荐算法要做哪些项目？ 01 学习推荐算法的基础 01 了解推荐系统 推荐系统应用概述、逻辑概述、技术架构。 02 推荐系统经典算法 倒排索引与TF-IDF、基于用户/物品的协同过滤算法、基于隐语义/矩阵分解的推荐算法、基于图模型的推荐算法、基于逻辑斯特回归的推荐算法、poly2特征交叉推荐算法、GBDT/GBDT+LR推荐算法、FM推荐算法、FFM推荐算法、MLR(LS-PLM)推荐算法等。 03 深度
https://machinelearningmastery.com/machine-learning-performance-improvement-cheat-sheet/
秦浩桐 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 二值量化可以有效节约AI模型消耗的资源。 具体而言，它可以把32位浮点数值压缩到1位，大大降低了存储和运算成本。 然而，此前对二值量化模型质量的评测一直停留在理论层面，难以对算法在准确性和效率方面的表现进行全面评估。 为此，来自北京航空航天大学、南洋理工大学、苏黎世联邦理工大学的研究者，全新推出了首个二值量化评测基准BiBench。 相关论文已被ICML 2023接收。 近日，机器学习顶会 ICML 2023接收论文结果已经正式公布。在 6538篇有效投稿中
1 . 数据挖掘算法现状 : 目前数据挖掘领域算法很多 , 并且每年都会有有大量算法提出 ;
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 选自 Sebastian Raschka，来源：机器之心 本论文回顾了用于解决模型评估、模型选择和算法选择三项任务的不同技术，并参考理论和实证研究讨论了每一项技术的主要优势和劣势。进而，给出建议以促进机器学习研究与应用方面的最佳实践。 论文链接：https://sebastianraschka.com/pdf/manuscripts/model-eval.pdf 摘要：模型评估、模型选择和算法选择技术的正确使用在学术性机器学习研究和诸多产业环境中异常关键。本文回顾了
本文介绍了 5 大常用机器学习模型类型：集成学习算法，解释型算法，聚类算法，降维算法，相似性算法，并简要介绍了每种类型中最广泛使用的算法模型。我们希望本文可以做到以下三点：
本文是LDA主题模型的第三篇，读这一篇之前建议先读文本主题模型之LDA(一) LDA基础，同时由于使用了EM算法，如果你对EM算法不熟悉，建议先熟悉EM算法的主要思想。LDA的变分推断EM算法求解，应用于Spark MLlib和Scikit-learn的LDA算法实现，因此值得好好理解。
本文介绍了 5 大常用机器学习模型类型：集合学习算法，解释型算法，聚类算法，降维算法，相似性算法，并简要介绍了每种类型中最广泛使用的算法模型。我们希望本文可以做到以下三点： 1、应用性。 涉及到应用问题时，知识的普适性显然非常重要。所以我们希望通过给出模型的一般类别，让你更好地了解这些模型应当如何应用。 2、相关性。 本文并不包括所有的机器学习模型，比如Naïve Bayes（朴素贝叶斯）和SVM这种传统算法，在本文中将会被更好的算法所取代。 3、可消化性。对于数学基础较薄弱的读者而言，过多地解释算法会让
在本篇我们会讨论HMM模型最后一个问题的求解，即即给定模型和观测序列，求给定观测序列条件下，最可能出现的对应的隐藏状态序列。在阅读本篇前，建议先阅读这个系列的第一篇以熟悉HMM模型。
虽然大多数人每天都会遇到算法，但没有多少人可以说他们真的了解AI的实际工作原理。但是，Google推出了一种新工具，希望能够帮助普通人掌握机器学习的复杂性。
精细化运营几乎是当下每个企业都在做的事情，希望利用数据价值的挖掘和利用，提升运营的ROI，降本提效。用户分层运营的方式一是基于运营的业务经验，将运营场景抽象成标签规则进行人群圈选和触达营销，另一个就是
作者 | Jason Brownlee 选文 | Aileen 翻译 | 姜范波 校对 | 寒小阳 机器学习最有价值(实际应用最广)的部分是预测性建模。也就是在历史数据上进行训练，在新数据上做出预测。 而预测性建模的首要问题是： 如何才能得到更好的结果？ 这个备忘单基于本人多年的实践，以及我对顶级机器学习专家和大赛优胜者的研究。 有了这份指南，你不但不会再掉进坑里，而且会提升性能，甚至在你自己的一些预测难题中取得世界领先水平的结果。 让我们一起来看看吧！ 注意：本文的结构基于早些时候另一篇关于改
随着人工智能技术的飞速发展，大模型已成为当前人工智能领域的一大趋势。从最早的深度学习到如今的超大规模预训练模型，如GPT-3等，大模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域表现出了惊人的能力。那么，在大模型时代来临的背景下，算法工程师应该如何应对，何去何从呢？
强化学习作为通用人工智能的希望，吸引了很多人工智能爱好者学习和研究。Markov决策过程是最知名的强化学习模型，强化学习教程也常以Markov决策过程作为起点。但是，强化学习并不只有Markov决策过程这一种模型。本文全景式地分析强化学习的研究内容，展示Markov决策过程以外的广阔天地。
本文介绍了 5 大常用机器学习模型类型：集合学习算法，解释型算法，聚类算法，降维算法，相似性算法，并简要介绍了每种类型中最广泛使用的算法模型。我们希望本文可以做到以下三点：1、应用性。涉及到应用问题时，知识的普适性显然非常重要。所以我们希望通过给出模型的一般类别，让你更好地了解这些模型应当如何应用。2、相关性。本文并不包括所有的机器学习模型，比如Naïve Bayes（朴素贝叶斯）和SVM这种传统算法，在本文中将会被更好的算法所取代。3、可消化性。对于数学基础较薄弱的读者而言，过多地解释算法会让这篇文章的可
在前面我们讨论了基于价值的强化学习(Value Based RL)和基于策略的强化学习模型(Policy Based RL)，本篇我们讨论最后一种强化学习流派，基于模型的强化学习(Model Based RL)，以及基于模型的强化学习算法框架Dyna。
HMM模型，韩梅梅的中文拼音的缩写，所以又叫韩梅梅模型，由于这个模型的作者是韩梅梅的粉丝，所以给这个模型取名为HMM。开玩笑！
对于一般概率模型的学习策略，我们往往会采取极大似然估计或者贝叶斯估计的方法对模型的参数进行估计，但是需要注意的是这种估计方法都是建立在待估参数全部为已经知道结果的参数（观测变量）的基础之上的。当模型中有隐变量/潜在变量（数据不可观测的变量）时，往往会给极大化似然函数带来困难（隐变量可能会使得似然很难，包含有和或者积分的对数，难以利用传统的方法求得解析解）。
小陈所在的团队每周的周一，周三，周五都会在晚上法定下班时间后（此处要打码？）做一个一小时的技术分享。一天，正当小陈津津有味的听同事唾沫横飞的讲解一个模型时，老刘突然神色慌张地闯进会议室，满面通红的对小陈说，“快点儿快点儿，你的模型5XX了，快去看看吧。”
眼看着2020年上半年已经所剩无几了，大家也经历了一个不一样的学期，许多即将毕业的同学和准备换工作的朋友也在开始准备秋招了。
小编说：本文将介绍一个通用的机器学习的项目模板，创建这个模板总共有六个步骤。你将会学到： •端到端地预测（分类与回归）模型的项目结构。 •如何将前面学到的内容引入到项目中。 •如何通过这个项目模板来得到一个高准确度的模板。 机器学习是针对数据进行自动挖掘，找出数据的内在规律，并应用这个规律来预测新数据。 📷 在项目中实践机器学习 端到端地解决机器学习的问题是非常重要的。可以学习机器学习的知识，可以实践机器学习的某个方面，但是只有针对某一个问题，从问题定义开始到模型部署为止，通过实践机器学习的各个方面，才能真
译者：互联网数据官志愿者 王全鹏 前言：如何选择正确的归因模型来进行营销效果评估？如何评估你的归因模型供应商？专栏作家 Alison Lohse 给出了6个问题帮你理清思路，并且避过归因模型的那些坑。
搜索引擎融合两者，共同拟合出相似性评分函数，来对搜索结果进行排序。
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