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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通过利用机器学习和人工智能的最新进展，一批来自加州大学伯克利分校的顶尖专家解答了一个存在已久的问题：如何预测哪位球员能带领球队获得NBA总冠军？以下是用于做出这些预测的神经网络图：红色边缘用于特征“MVP”并且具有权重1.0。所有其他边缘的重量均为0.0。随着AI可解释性的提高，对此模型的语义描述也在完善：{球员X}是否已获得常规赛MVP？本文的真正论点是：如果要预测{球员X}能否带领球队获得NB
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2020-12-23 12:28:41
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图片来源：pexels.com/@marcin-dampc-807808在涉及人工智能的业务上，谁应成为科技公司里道德委员会的一员呢？科技公司逐渐认识到AI改变了权力动力学。科技公司作为AI和机器学习系统的供应者，应主动考量他们的发明将带来的伦理影响。这也解释了他们为何在未做出任何与以往科技相媲美的东西时，就公布如《人工智能的原则》一类的前景文件。但是他们应选择何种道德规范呢？伦理常识、原则以及判
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2020-12-23 12:27:59
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程序员书库（ID：OpenSourceTop）编译l链接：https://www.kdnuggets.com/2014/04/9-free-books-learning-data-mining-data-analysis.html数据挖掘，数据分析，这两个名词经常给人的感觉就是高深莫测的，其实，并非如此，再难的知识只要我们花时间去学习和时间，就会发现实际上并没有那么难这个世界上最不缺的就是聪明的人
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2020-12-23 12:09:08
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