【學習筆記】機器學習之特徵工程
特徵工程 從資料中抽取出來的對預測結果有用的資訊,通過專業的技巧進行資料處理,是的特徵能在機器學習演算法中發揮更好的作用。優質的特徵往往描述了資料的固有結構。 最初的原始特徵資料集可能太大,或者資訊冗餘,因
特徵工程 從資料中抽取出來的對預測結果有用的資訊,通過專業的技巧進行資料處理,是的特徵能在機器學習演算法中發揮更好的作用。優質的特徵往往描述了資料的固有結構。 最初的原始特徵資料集可能太大,或者資訊冗餘,因
所有企業都在爭相提取海量資料中的價值,但是哪些資料最有價值以及如何在日益嚴格的監管中挖掘和利用資料價值都是懸而未決的問題。 從資料中提取價值絕非易事,但在當今競爭日益激烈的市場環境中必不可少。
機器學習技術將利用推文內容發現高危安全漏洞。 上週於舊金山舉行的 RSA 安全大會上,不少主張安全至上的供應商將各類充滿營銷色彩的“威脅情報”與“漏洞管理”系統一股腦地堆在使用者面前。而事實證明,目前已存在的正規
2019年3月4日,每年一度的RSA資訊保安大會在北美如期舉行,各界網路安全專業人士齊聚舊金山,其“Better”主題詞更展示出資訊保安領域不斷提升自我能力,尋求最優解決方案的美好願望。 今年的議題仍舊涵蓋
AI讀取人們的面部情緒,已經成了一項大生意。 《衛報》報道稱,其已經成為一個規模達200億美元的產業,還在繼續擴大。 亞馬遜、微軟、IBM等的大型科技公司,以及曠視等創業公司都已經入場,使用場
本 期 書 單 《Flink基礎教程》 作者:埃倫·弗裡德曼 , 科斯塔斯·宙馬斯 譯者:王紹翾 憑Flink高效實現容錯性實時資料處理;
再次在辦公室的March Madness游泳池中完成最後一次?金毛獵犬或你鄰居的女兒的寵物搖滾選擇了比你更好的支架嗎?創造一個勝利的支架是很難的,甚至絆倒大學籃球的專家分析師。而不是讓猜測工作每個賽季都有命運或觀看數
公眾號/AI前線 嘉賓 | 高揚 策劃 | QCon 廣州站專案組 編輯 | Vincent AI 前線導讀:文字資料作為企業重要的資料資產,我們都渴望從中分析出一些有價值的結論,並驅使商業應用利用其進一步
2019年3月5日,十三屆全國人大二次會議在人民大會堂開幕,在國務院總理李克強的政府工作報告中,特別提到了藥品疫苗監管和鼓勵人工智慧、大資料等新興產業發展的內容。億歐大健康還對人大代表政協委員們的提案
【編者按】醫院醫用耗材管理正在從從粗放型、規模型、數量型向精細化、科學化、流程化的模式轉變。本文針對醫用耗材精確分析的話題,進行了分析討論。 本文發於中國衛生質量雜誌,作者袁麗潔/李帥帥等 ;
編者按:人工智慧技術正在快速發展,將會給我們什麼樣的變化?人們應該如何與人工智慧相處?近日,A16Z部落格上放出了一篇內部報告,介紹了人工智慧將會給我們的社會帶來的變化,以及我們如何與人工智慧相處。作者為A16
目前,新一輪的智慧產業升級浪潮正在醞釀,新興的智慧化技術已逐步與社會各行各業產生結合,並已開始滲透到各行業深處具體的產業鏈環節,結合具體場景解決問題,助推傳統產業升級。 成立於2017年10月的
在您想進入一個新的領域工作時,會想到一個“先有雞還是先有蛋”般的問題——沒有工作經驗是找不到工作的,然而沒有工作是不會有工作經驗的。我最近也遇到了這個問題,當時我正由R轉用Python,並準備應聘一份需要Pyt
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
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