資料探勘

啟用函式 sigmoid、tanh、relu

啟用函式(activation functions)的目標是,將神經網路非線性化。啟用函式是連續的(continuous),且可導的(differential)。 連續的:當輸入值發生較小的改變時,

機器學習之NumPy篇(一)

前言 之前為大家介紹了Pandas中常用的一些語句,熟練掌握的話足夠使我們應對實際生活中的大多數問題。在Pandas之後,今天來為大家介紹一下NumPy的內容及一些基本語句。

數加平臺在資料探勘專案中的實踐

目錄 1. 背景 隨著越來越多的公司開始重視資料的積累和產品的敏捷開發,資料量的不斷增加和開發週期的不斷縮短,就形成了一對明顯的矛盾。所以一些列高效的開發工具,就變得尤為重要。 對於業務資料已經

“增強人性”再次成為安索帕2019數字趨勢關鍵詞

近日,全球領先的數字代理商安索帕釋出了《增強人性:安索帕2019趨勢報告》,預測了2019年五大數字技術發展趨勢,並展望了人性與科技在2019年將如何融合、擴充套件和豐富人類生活。這已經是安索帕第二年釋出同一主

用 Python 做機器學習不得不收藏的重要庫

Python通常被應用統計技術或者資料分析人員當做工作中的首選語言。資料科學家也會用python作為連線自身工作與WEB 應用程式/生產環境整合中。 Python在機器學習領域非常出色。它具有一致的語法、更

站在巨人的肩膀上:遷移學習

在上一篇文章《 使用資料增強技術提升模型泛化能力 》中,我們針對訓練資料不足的問題,提出採用資料增強(data augmentation)技術,提升模型的準確率。最終結果是:在17flowers資料集上,我們

Python機器學習筆記 K-近鄰演算法

一,本文概述 眾所周知,電影可以按照題材分類,然而題材本身是如何定義的?由誰來判斷某部電影屬於哪個題材?也就是說同一題材的電影具有哪些公共特徵?這些都是在進行電影分類時必須要考慮的問題。沒有哪個電影人會說自

基於 Kubeflow 的機器學習排程平臺落地實戰

機器學習,特別是深度學習,在蘑菇街這樣的電商平臺有大量實際業務的落地場景,比如搜尋推薦、影象演算法、交易風控反作弊等等。隨著業務的快速發展,之前已有的基於 Yarn 的排程平臺已經無法滿足大規模機器學習的計算需

機器學習筆記 邏輯迴歸

邏輯迴歸 邏輯迴歸和線性迴歸其實有不少類似的地方,不同的是邏輯迴歸的$\hat y$是離散的.線性迴歸的$\hat y$是連續的. 邏輯迴歸:擬合樣本資料發生的概率,根據概率進行分類處理. 邏輯迴歸

AI量化策略,我該如何理解你?

人工智慧(AI)技術得到了飛速發展,其在各個領域的運用也不斷取得成果。機器學習被評為人工智慧中最能體現人類智慧的技術,因此開發AI量化策略可以理解為將機器學習應用在 量化投資 領域。 理解機器學習演算

智慧製造基礎問題,難題與實現要點淺見

前段時間寫了篇工業網際網路的江湖—我們需要對製造業的敬畏,發現閱讀量很大,據說是因為OT的人覺得說了自己的心聲,但是這不是要樹立對抗情緒,而是對一些所謂的工業網際網路表示一下意見,工業網際網路僅是一

1715142871.0046