機器學習這個詞是讓人疑惑的，首先它是英文名稱Machine Learning(簡稱ML)的直譯，在計算界Machine一般指計算機。這個名字使用了擬人的手法，說明了這門技術是讓機器“學習”的技術。 機器學習是

機器學習入門系列（2）--如何構建一個完整的機器學習專案，第十篇！ 該系列的前 9 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

本文結合了一些介紹大資料學習的熱文，為大家彙總整理了大資料職業方向和技能的一些內容，如有需要修改和補充的，歡迎指正~ 一、大資料相關工作介紹 大資料方向的工作目前主要分為三個主要方向： 大資料工

機器學習和量子計算在技術炒作方面都達到了驚人的程度，除此之外，二者數學基礎的某些方面也有著驚人的相似性。今天 Nature 發表了一篇論文《Supervised learning with quan

你知道入門自然語言處理（NLP）的「標配」公開課 CS224n 麼，它和計算機視覺方面的課程 CS231n 堪稱絕配，它們都是斯坦福的公開課。但是自 2017 年以來，NLP 有了很多重大的變化，包括 Tra

Google 一直致力於創造一個健康可持續的數字廣告生態，為此我們已經付出了近二十年的努力。我們每天都在投入大量的時間和技術資源來保護使用者、廣告主和釋出商的利益，讓網際網路成為更有用的工具。針對我們在各個平

至頂網軟體頻道訊息： IBM研究人員認為，他們已經研究出了一種新的演算法，能夠在量子計算機上實現高階機器學習。 IBM研究團隊今天在arXiv（一個非同行評審學術論文庫）上發表了一篇論文，在論文中闡述了

大資料文摘出品 來源：machinelearningmastery 編譯：Stats熊、睡不著的iris、錢天培 什麼是科學假設?什麼是統計假設?什麼又是機器學習假設呢? 雖然同為假說

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