在线性代数（一）中，小夕主要讲解了映射与矩阵的关系；在线性代数（二）中，小夕讲解了映射视角下的特征值与特征向量的物理意义。本文与下一篇会较为透彻的解析一下向量的二范数与一范数，他们在机器学习任务中是最常用，有时甚至是核心的东西哦。首先，来一个俗俗的开篇。向量x的p范数表示如下：由此，p=1、p=2就分别代表1范数和2范数。本文只看p=2的情况。二范数相信大家在大一学线性代数的时候就已经被灌输了“用
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2020-12-29 11:49:08
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github地址 机器学习概述 | 01 Matplotlib | 02 Numpy | 03 Pandas | 04 K-近邻算法 | 05 线性回归 | 06 逻辑回归 | 07 决策树算法 | 08 集成学习 | 09 聚类算法 | 10 ...
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2020-12-28 10:57:41
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图片来源：https://www.ssyer.com/共享单车变共享垃圾，这个曾红极一时的新鲜玩意儿，终究日薄西山。因随即取用的便利性，共享单车迅速占领市场，这也是这一产业的最大bug。无码头停放带来的管理成本和对城市公共资源的占用，搞垮了“共享经济”的鼻祖。而国外的共享单车多数仍保留着停车桩或固定停放站点的租用模式，重点关注车辆的维护和管理，整体市场不温不火。图片来源：Pexels反观国内，小黄
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2020-12-24 12:45:20
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用认知计算处理现实生活中的业务是一件很有意义的事情，比如在IT服务管理领域。机器学习对处理现实案例中的分类与分配问题将会比人工更为有效，比如以下几种场景：在服务台，几乎三至四成的事故票单没有被发送至相应的团队，这些票单一直毫无目的地漫游着。等相应团队收到票单，事故已经蔓延到高层管理人员处，引起许多麻烦。假设用户使用打印机遇到问题。用户联络服务台，服务台分发票单给IT支持团队，然后他们通过更新用户系
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2020-12-24 12:40:55
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本文来自TheLearningMachine——一个开放源代码的新项目，该项目旨在为不同背景的人群创建交互式路线图，其中包含对概念、方法、算法及其在Python或R中的代码里实现所有的解释。随机森林随机森林是一种灵活的、便于使用的机器学习算法，即使没有超参数调整，大多数情况下也会带来好的结果。它可以用来进行分类和回归任务。通过本文，你将会学习到随机森林算法是如何解决分类和回归问题的。为了理解什么是
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2020-12-24 12:40:23
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如果数据也带有种族歧视，你会怎么做？算法当然是种族主义者，因为它是人类的产物。——斯蒂芬·布什（《新政治家》周刊美国版编辑）机器学习中的伦理道德大多数时候，机器学习并不涉及特别敏感的社会、道德或伦理问题。数据集可以根据给定的属性预测房价，或将图片分成不同类别，或教会电脑玩《吃豆人》游戏的最佳方式。但是如果数据在进行预测时涉及受保护的属性，那么根据反歧视法，我们要怎么做呢？如何确保算法中不会植入直接
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2020-12-24 12:34:39
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图片来源：pexels试想一下，如果一群宇航员发现了一个新星球，那么问题就来了：这个星球能否成为下一个地球？在现实生活中，决策树有许多类似的例子，也影响着机器学习的许多领域，比如说分类和回归分析。在进行决策分析时，决策树可以明确直观地表示决策和决策制定的过程。什么是决策树？决策树是一系列相关选择的可能结果的映射。决策者可以基于不同选择的成本、可能性和收益来进行权衡。决策树，顾名思义，是树状的决策模
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2020-12-24 12:16:02
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文|kid丶源|知乎编|兔子酱今天跟大家分享一篇很有意思的文章，是一篇探讨深度学习模型记忆&遗忘机制的文章，是一篇角度很新颖的题材，同时又有一定启发作用。这篇文章发表在深度学习顶会ICLR19，标题是《Anempiricalstudyofexampleforgettingduringdeepneuralnetworklearning》。这篇文章是我最近看到的最有意思的文章之一了，同时我跑了
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2020-12-24 12:14:51
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在机器学习和统计领域，线性回归模型是最简单的模型之一。这意味着，人们经常认为对线性回归的线性假设不够准确。例如，下列2个模型都是线性回归模型，即便右图中的线看起来并不像直线。图1同一数据集的两种不同线性回归模型若对此表示惊讶，那么本文值得你读一读。本文试图解释对线性回归模型的线性假设，以及此类线性假设的重要性。回答上述问题，需要了解以下两个简单例子中线性回归逐步运行的方式。例1：最简单的模型从最简
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2020-12-23 12:42:59
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图片来源:ChristinaMorillo/pexels.com人工智能与机器学习是IT行业的新兴热门领域。虽然有关其发展安全性的讨论日益增多，但开发人员仍在不断扩展人工智能的能力与存储容量。如今，人工智能已远远地超出科幻小说中的构想，成为了现实。人工智能技术广泛应用于处理分析大量数据，由于其处理的工作量及工作强度明显提高，因此这些工作今后无需人工操作。例如，人工智能被应用于分析学中以建立预测，帮
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2020-12-23 12:42:10
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