Sam Gor

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推荐收藏!机器学习领域最全综述列表!

继续来给大家分享github上的干货,一个『机器学习领域综述大列表』,涵盖了自然语言处理、推荐系统、计算机视觉、深度学习、强化学习等主题。

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用简单术语让你看到贝叶斯优化之美

假设有一个函数 f(x)。其计算成本很高,它不一定是分析表达式,而且你不知道它的导数。

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这5件事情我希望自己能在刚开始学习数据科学的时候就知道

这是作者在她自己的数据科学学习经历中的总结的一些见解,还是有很有道理的,确实是经验之谈,初学者可以参考。

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特征锦囊:今天一起搞懂机器学习里的L1与L2正则化

今天我们来讲讲一个理论知识,也是老生常谈的内容,在模型开发相关岗位中出场率较高的,那就是L1与L2正则化了,这个看似简单却十分重要的概念,还是需要深入了解的。网...

Sam Gor
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弄懂这 5 个问题,拿下 Python 迭代器!

本篇专题写作思路,由几个问题,逐步讨论迭代器存在的价值、使用的方法、以及如何转化为自身武器并真正用到日常Python中。

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做好数据可视化的技巧和原则!

导读:其实工作中我们并不需要作出很炫酷的视觉呈现,数据可视化主要旨在借助于图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息,有效地传达思想概念,通过直观地传达关键的方面与特...

Sam Gor
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机器学习在金融风控的经验总结!

由于金融风控场景的特殊性,很多算法同学在刚进入这个领域容易“水土不服”,为了使机器学习项目(也包括图算法相关的应用)落地更加顺利,本文介绍下实践过程的一些经验和...

Sam Gor
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吴恩达给我们的ML生涯规划,赞!

作为曾在多个著名企业和学术机构担任实验室负责人的“老司机”,吴恩达可谓经验丰富,他就以上问题给出了出色的建议,带你稳步上车。

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使用PyTorch Lightning自动训练你的深度神经网络

对使用PyTorch Lightning的训练代码和原始的PyTorch代码进行了对比,展示了其简单,干净,灵活的优点,相信你会喜欢的。

Sam Gor
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Python手写了 35 种可解释的特征工程方法

特征的挖掘,是一个 算法工程师 or 数据挖掘工程师,最最最基本的能力。实际业务中,许多数时候数据源和建模目标都是确定的,这时候特征工程几乎就决定了最终模型的业...

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叮~AutoML自动化机器学习入门指南,来了

之前的工作中也有多少接触过这个AutoML(Automated Machine Learning)的概念,简单来说就是把模型开发的标准过程模块化,都交给一些自动...

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机器学习准备数据时如何避免数据泄漏

本篇文章主要介绍了几种常用的数据准备方法,以及在数据准备的过程中如何避免数据泄露。

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【建议收藏】数学公式如何用Markdown优雅地写出来

最近会偶尔用markdown敲敲数学公式,然后会发现每次都需要去网上去找一些公式来看(怪自己记性不好哈哈哈),所以想着就自己整理一版比较常用的语法,然后配上关键...

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特征锦囊:一文介绍特征工程里的卡方分箱,附代码实现

今天还是讲一下金融风控的相关知识,上一次我们有讲到,如果我们需要计算变量的IV值,从而判断变量的预测能力强弱,是需要对变量进行离散化的,也就是分箱处理。那么,今...

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多业务融合推荐策略实践与思考

导读:58同城作为分类信息网站,服务覆盖多个领域,如房屋租售、招聘求职、二手买卖等等,不同的业务有不同的特点,这使得多业务融合推荐成为一大挑战。如何准确挖掘用户...

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特征锦囊:彻底了解一下WOE和IV

第一次接触这两个名词是在做风控模型的时候,老师教我们可以用IV去做变量筛选,IV(Information Value),中文名是信息值,简单来说这个指标的作用就...

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想学习Spark?先带你了解一些基础的知识

之前也学习过一阵子的Spark了,是时候先输出一些知识内容了,一来加深印象,二来也可以分享知识,一举多得,今天这篇主要是在学习实验楼的一门课程中自己记下来的笔记...

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Linux Basic - 不完全摘录1

学习Linux先明确是学习Linux操作系统还是某个Linux发行版(Ubuntu、CentOS、Fedora、OpenSUSE、Debian、Mint等),发...

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学习周报20200621 | 风控、模型、回顾

这周因为一些原因需要整理一些风控建模的知识点,顺便在这里整理一下,一起来回顾回顾。

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学习周报20200614 | Your time is limited!

我知道关注我公众号的朋友大多数也是工作了1-5年的比较多,在这一段职场的快速成长期,会逐步的发生着差距的变化,如何让自己不掉队,是一个十分值得我们深入思考的问题...

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