資料探勘

2019年最值得關注的五大微服務發展趨勢

2018年對於DevOps社群來說無疑是重要的一年。Kubernetes成為第一個從雲原生計算基金會(簡稱CNCF)畢業的專案;Pivotal公司完成了首輪公開募股;HashiCorp以19億美元成為獨角獸公司

AI“空殼化”,你真的瞭解它的本質嗎?

【編者按】在多年的期待之後,現在AI技術終於逐步走向實用了。不過實用技術的一個特點就是,它們最終往往會消失不見。我們會忘掉那些曾經好用的技術,我們不應該讓AI技術重蹈覆轍。任何技術都需要小心的審查,對

機器學習的本質是什麼?

【編者按】何謂“機器學習”,學界尚未有統一的定義。本文摘取Tom Mitchell、Christopher M. Bishop、去年出版的《深度學習》和側重實戰的《資料探勘》,總結了四種機器學習主流

資料分析解決商業問題學習筆記

一. 分析框架 我們在使用資料分析解決商業問題時,使用了一種被稱為“跨行業資料探勘標準流程(CRISP-DM)”的問題解決框架,這套分析框架最初是為資料探勘問題服務的,但它對各種各樣的商業問題也有很好的效果

why-what-how方式的機器學習總結之二

上面式子算的是z的後驗概率,分子是樣本xi屬於zj的概率,分母是樣本xi屬於每個zi的概率之和,因為有了引數確定的條件所以分母是個邊緣分佈而不是等於1。 M-step就是根據之前最大似然的結果把z的概率代入

科技改變金融,資料探勘能給銀行運營帶來什麼?

隨著中國人口紅利高峰的渡過,近些年來中國經濟增長有所放緩,同時國際經濟風險也日益加重,這些都意味著過去幾十年來那種一味追求開發新客戶資源,依靠新客戶帶來收益的營銷模式已經無法適應當今的市場環境,窮則思

出色不如走運 (III)?

摘要 本文使用隨機因子的實證結果定量說明了僅靠運氣就能夠達到的選股效果,幫助判斷選股因子是否真正有效。 1 引言 使用因子選股的邏輯是因子 —— 無論是來自基本面、量價還是巨集

[譯] 2018 年最佳 GAN 論文

今年,我很高興參與一個研究專案,這項研究專案要求我熟悉大量計算機視覺深度學習領域的出版物。這讓我深入瞭解了這個領域,我對過去2 - 3年所取得的進展感到驚訝。令人興奮和鼓舞的是,像影象修復,對抗性示例,超解析

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