author/新材料探路者

使用ConvNet的實用建議

如何使用目前學到的機器學習演算法的實用建議。 如何使用開源? 事實證明,很多的神經網路系統都很難復現,因為很多調整超引數的細節,例如衰減率還有其他的一些細節都會給最終效果帶來影響。 幸運的是,很多深

常用機器學習演算法彙總比較(完)

機器學習入門系列(2)--如何構建一個完整的機器學習專案,第九篇! 該系列的前八篇文章: 機器學習入門系列(2)--如何構建一個完整的機器學習專案(一) 機器學習資料集的獲取和測試集

關於春招 & 秋招面試的一些經驗

2019 年第24篇,總48篇文章 本文大約 5000 字,閱讀大約需要 15 分鐘 週末了,就不寫技術了,來聊聊關於春招/秋招面試的事情,剛好最近也是逐漸開始春招找實習或者找工

第十一章 應用機器學習的建議

該系列文章為,觀看 “吳恩達機器學習” 系列視訊的學習筆記。雖然每個視訊都很簡單,但不得不說每一句都非常的簡潔扼要,淺顯易懂。非常適合我這樣的小白入門。 本章含蓋 11.1 決定下一步做什麼

52ML系列--邏輯迴歸

現在前面 希望對這段時間的機器學習做一個溫故與總結,於是有了寫52ML系列部落格的想法 邏輯迴歸解決什麼問題 邏輯迴歸是一個分類模型,輸出樣本屬於某個類別的概率,但個人認為它也是一個迴歸問題,因

AI 演算法崗工資一覽

年初,我從招聘網站上了解到,各網際網路大廠,演算法崗競爭相當激烈,供大於求。藉著金三銀四,跟大家科普幾個 AI 崗位,看著適合自己的趕緊去投簡歷啊!! 1.  人工智慧、機器學習領域究竟多火? 從各大公

【機器學習】如何解決資料不平衡問題

在機器學習的實踐中,我們通常會遇到實際資料中正負樣本比例不平衡的情況,也叫資料傾斜。對於資料傾斜的情況,如果選取的演算法不合適,或者評價指標不合適,那麼對於實際應用線上時效果往往會不盡人意,所以如何解決資料不平

如何通過機器學習動態的調整產品價格

每個人看到的價格都是不一樣的,是“個性化”還是“價格歧視”其實很難講的清楚。但是通過AI動態的調整定價正在改變企業的競爭格局。我們一起來看下AI可以從哪些方面進行切入。 預測市場需求與微觀細分 AI微觀

機器學習路線

學校內的實訓專案正式開始了,本次專案我們選擇的是城市房價分析系統,採用Scrum敏捷開發。 作為專案經理,我要規劃和控制整個專案的質量和進度。由此,也進一步加強了規劃我以後學習、工作和生活的意願。 目

8本好書上新:越忙越要多讀書

知乎上有人問:"讀書的意義是什麼?”有一個高贊回覆,呂秀才說:“起初我讀書是為了功名,後來讀著讀著心裡就沒底了,那麼多書,衝動,衝動到後來吧,突然就反應過來了,怎麼說呢,就拿交朋友來說用的是心,他不是

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