人工智能主要分支 人工智能,机器学习,深度学习 机器学习是人工智能的一个实现途径,深度学习是机器学习的一个子集. 主要分支介绍 通讯,感知与行动是现代人工智能的三个关键能力,在这里我们将根据这些能力/应用对这三个技术领域进行介绍: (1) 计算机视觉(CV) (2) 自然语言处理(NPL) (3) ...
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2020-12-30 11:01:53
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一.概述 1. 特征工程 特征工程是将原始数据转换为更能代表预测模型的潜在问题的特征的过程，可以通过挑选最相关的特征，提取特征以及创造特征来实现。 可能面对的问题有：特征之间有相关性，特征和标签无关，特征太多或太小，或者干脆就无法表现出应有的数据现象或无法展示数据的真实面貌 特征工程的目的：1) 降 ...
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2020-12-09 11:54:45
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1.高效工具 1.1高效敲码 1.1.1Cheatsheets 深度学习常用库的速查表 2.文章讲解 2.1特征工程 特征锦囊：如何在Python中处理不平衡数据 2.2模型详解 2.2.1序列模型 人人都能看懂的GRU 强推|人人都能看懂的LSTM介绍及反向传播算法推导(非常详细) 2.2.2机器 ...
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2020-12-08 12:59:52
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数据处理不等式：DataProcessingInequality我是在差分隐私下看到的，新解决方案的可用性肯定小于原有解决方案的可用性，也就是说信息的后续处理只会降低所拥有的信息量。那么如果这么说的话为什么还要做特征工程呢，这是因为该不等式有一个巨大的前提就是数据处理方法无比的强大，比如很多的样本要分类，我们做特征提取后，SVM效果很好，但是如果用DNN之类的CNN、AuToEncoder，那么效
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2020-11-30 15:15:49
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金融风控基础知识整理 评分卡模型、风控指标体系 Posted by Jiayue Cai on July 12, 2020 风控是互联网金融公司开展业务的底层基石，是一块值得精细耕耘的领域。模型方面从早期偏特征工程的风险画像、风险聚类、特征推荐，发展到时序预测（ARIMA、GARCH、Holt-Wi ...
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2020-10-18 16:17:02
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特征工程的黑色艺术 Original agg & evan 京东数科风险算法与技术 5/29 易有太极，是生两仪，两仪生四象，四象生八卦。 ——《易传·系辞上传》 《特征工程的黑色艺术》 想象一下，当今社会备受瞩目的人工智能和数据挖掘算法工程师每天大部分时间都在做什么呢？是花大量时间手推公式，还是思 ...
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2020-10-13 16:55:19
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数据挖掘的五大流程 获取数据 数据预处理 数据预处理是从数据中检测,纠正或删除孙华,不准确或不适用于模型的记录的过程 目的: 让数据适应模型, 匹配模型的需求 特征工程 特征工程是将原始数据转换为更能代表预测模型的潜在无问题的特征的过程, 可以通过挑选最相关的特征,提取特征以及创造特征来实现. 目的 ...
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2020-07-24 16:21:20
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前面已经做了类别和连续特征的分析，本文将针对特征工程进行 导入数据 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns %matp ...
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2020-07-15 23:08:45
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AlexNet是2012年ImageNet比赛的冠军，将卷积神经网络重新拉入大众视野；AlexNet取得较大突破（创新点）：（1）使用了relu非线性激活函数，网络训练时收敛速度更快；（2）标准归一化LRN，活跃的神经元对它周边神经元的抑制，有助于增长泛化能力；（3）Dropout函数，通过修改神经 ...
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2020-07-14 20:07:05
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今天给大家分享第四范式在推荐系统大规模特征工程与Spark基于LLVM优化方面的实践，主要包括以下四个主题。大规模推荐系统特征工程介绍SparkSQL与FESQL架构设计基于LLVM的Spark性能优化推荐系统与Spark优化总结大规模推荐系统特征工程介绍推荐系统在新闻推荐、搜索引擎、广告投放以及最新很火的短视频App中都有非常广阔的应用，可以说绝大部分互联网企业和传统企业都可以通过推荐系统来提升
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数据库 时间：
2020-07-14 09:27:20
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