在优化代码的过程中，通过使用Java 8 lambda表达式，减少代码量，提高代码可读性。
前言 随着大数据时代的到来，机器学习成为解决问题的一种重要且关键的工具。不管是工业界还是学术界，机器学习都是一个炙手可热的方向，但是学术界和工业界对机器学习的研究各有侧重，学术界侧重于对机器学习理论的研究，工业界侧重于如何用机器学习来解决实际问题。我们结合美团在机器学习上的实践，进行一个实战（InAction）系列的介绍（带“机器学习InAction系列”标签的文章），介绍机器学习在解决工业界问题的实战中所需的基本技术、经验和技巧。本文主要结合实际问题，概要地介绍机器学习解决实际问题的整个流程，包括对问题
In the context of security, due care means that a company did all it could have reasonably done, under the circumstances, to prevent security breaches, and also took reasonable steps to ensure that if a security breach did take place, proper controls or countermeasures were in place to mitigate the damages. In short, due care means that a company practiced common sense and prudent management and acted responsibly. Due diligence means that the company properly investigated all of its possible weaknesses and vulnerabilities.
逻辑回归（Logistic Regression）是机器学习中的一种分类模型，由于算法的简单和高效，在实际中应用非常广泛。本文作为美团机器学习InAction系列中的一篇，主要关注逻辑回归算法的数学模型和参数求解方法，最后也会简单讨论下逻辑回归和贝叶斯分类的关系，以及在多分类问题上的推广。 逻辑回归 问题 实际工作中，我们可能会遇到如下问题： 1. 预测一个用户是否点击特定的商品 2. 判断用户的性别 3. 预测用户是否会购买给定的品类 4. 判断一条评论是正面的还是负面的 这些都可以看做是分类问题，更准确
背景 随着美团交易规模的逐步增大，积累下来的业务数据和交易数据越来越多，这些数据是美团做为一个团购平台最宝贵的财富。通过对这些数据的分析和挖掘，不仅能给美团业务发展方向提供决策支持，也为业务的迭代指明了方向。目前在美团的团购系统中大量地应用到了机器学习和数据挖掘技术，例如个性化推荐、筛选排序、搜索排序、用户建模等等，为公司创造了巨大的价值。 本文主要介绍在美团的推荐与个性化团队实践中的数据清洗与特征挖掘方法。主要内容已经在内部公开课"机器学习InAction系列"讲过，本博客的内容主要是讲座内容的提炼和
小编邀请您，先思考： 1 逻辑回归算法的原理是什么？ 2 逻辑回归算法的有哪些应用？ 逻辑回归（Logistic Regression）是机器学习中的一种分类模型，由于算法的简单和高效，在实际中应用非常广泛。本文作为美团机器学习InAction系列中的一篇，主要关注逻辑回归算法的数学模型和参数求解方法，最后也会简单讨论下逻辑回归和贝叶斯分类的关系，以及在多分类问题上的推广。 逻辑回归 问题 实际工作中，我们可能会遇到如下问题： 预测一个用户是否点击特定的商品 判断用户的性别 预测用户是否会购买给定的品类
最近在看《R数据分析——方法与案例详解》，感觉很不错，本书精华是统计学理论与R的结合，尤其是多元统计部分，因为本书其中一个作者朱建平是厦大统计系教授，曾编写过《应用多元统计分析》一书，可能有同学用过这本教材。《R数据分析》的理论部分建议研究透彻，公式部分最好都演算一遍。因为已经看过《R inaction》，所以笔记就只做我比较感兴趣的部分，也是我认为比较重要的部分。
不管是工业界还是学术界，机器学习都是一个炙手可热的方向，但是学术界和工业界对机器学习的研究各有侧重，学术界侧重于对机器学习理论的研究，工业界侧重于如何用机器学习来解决实际问题。我们结合美团在机器学习上的实践，进行一个实战（InAction）系列的介绍（带“机器学习InAction系列”标签的文章），介绍机器学习在解决工业界问题的实战中所需的基本技术、经验和技巧。本文主要结合实际问题，概要地介绍机器学习解决实际问题的整个流程，包括对问题建模、准备训练数据、抽取特征、训练模型和优化模型等关键环节；另外几篇则会
来源于Simple statistical gradient-following algorithms for connectionist reinforcement learning
不管是工业界还是学术界，机器学习都是一个炙手可热的方向，但是学术界和工业界对机器学习的研究各有侧重，学术界侧重于对机器学习理论的研究，工业界侧重于如何用机器学习来解决实际问题。我们结合美团在机器学习上的实践，进行一个实战（InAction）系列的介绍（带“机器学习InAction系列”标签的文章），介绍机器学习在解决工业界问题的实战中所需的基本技术、经验和技巧。本文主要结合实际问题，概要地介绍机器学习解决实际问题的整个流程，包括对问题建模、准备训练数据、抽取特征、训练模型和优化模型等关键环节；另外几篇则会对
项目背景 拍拍贷“魔镜风控系统”基于400多个数据维度来对当前用户的信用状态进行评估，通过历史数据每个借款人的性别、年龄、籍贯、学历信息、通讯方式、网站登录信息、第三方时间信息等用户信息以及对应的分类标签，在此基础上结合新发标的用户信息，得到用户六个月内逾期率的预测，为金融平台提供关键的决策支持。 数据格式 数据下载–点这里 这里面包含三期数据，每期数据内容和格式相同，这里面包括两部分信息： 一部分是Master PPD_dat_1.csv PPD_dat_2.csv PPD_dat_
找工作时（IT行业），除了常见的软件开发以外，机器学习岗位也可以当作是一个选择，不少计算机方向的研究生都会接触这个，如果你的研究方向是机器学习/数据挖掘之类，且又对其非常感兴趣的话，可以考虑考虑该岗位，毕竟在机器智能没达到人类水平之前，机器学习可以作为一种重要手段，而随着科技的不断发展，相信这方面的人才需求也会越来越大。 纵观IT行业的招聘岗位，机器学习之类的岗位还是挺少的，国内大点的公司里百度，阿里，腾讯，网易，搜狐，华为（华为的岗位基本都是随机分配，机器学习等岗位基本面向的是博士）等会有相关职位，另外一
最近一直在研究自定义view，正好项目中有一个根据下载进度来实现球体进度的需求，所以自己写了个进度球，代码非常简单。先看下效果：
告诉 webpack 在哪里输出它所创建的 bundles,以及如何命名这些文件。
本文将围绕该个实例介绍了lucene.net的索引的建立以及如何针对索引进行搜索.最后还将给出源代码供大家学习.
作者 | 周剑铭 柳渝 李红萍 本文系投稿作品，仅代表作者观点 大数据文摘欢迎各类优质稿件 请联系tougao@bigdatadigest.cn 面对AI的咄咄逼人的发展，AI的伦理学问题成为了时代的焦点，本文重点在于强调“中西文化”和“科学与人文”的不同视角。 一、AI的伦理学问题成为了时代的焦点 今天的AI已经把过去一些认为是耸人听闻的话题变成了无法回避的严肃研究，不仅传统的科学理论与技术实践以及两者的关系正在重构，而且在“科学”与“人文”两大分别的领域之间产生了挑战性的融合问题，面对AI的咄咄逼人的
有一段时间没有更新公众号了，原因是因为最近的信息接收过于密集，我的大脑进入了「信息死锁」状态。所谓「信息死锁」状态就是指接收的信息太多了，想输出的太多，结果导致一时不知道该输出什么内容。所以，今天借用这篇译文来缓冲缓冲，也借助这篇文章向大家科普一下什么是 Prompt。作为高中时代就看阿西莫夫小说的骨灰级科幻迷，这篇文章也引起了我的一些共鸣。
Ann Nowe´, Peter Vrancx, and Yann-Michae¨l De Hauwere
在南方没有暖气的冬天，太冷了，非常想念北方有暖气的冬天。为了取暖，很多朋友通过空调取暖，但是空调需要耗电，也就需要交不少电费。没家都会有一个电表，每隔一段时间都会有记录员来家里收取这段时间的电费。
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