神经网络属于“连接主义”，和统计机器学习的理论基础区别还是很不一样。 以我自己的理解，统计机器学习的理论基于统计学，理论厚度足够强，让人有足够的安全感；而神经网络的理论更侧重于代数，表征能力特别强，不过可解释性欠佳。 这两个属于机器学习的两个不同的流派，偶尔也有相互等价的算法。 本文回顾神经网络最简 ...
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2019-07-25 19:08:31
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数据挖掘涉及多学科技术的集成，包括数据库技术、统计、机器学习、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息提取、图象与信号处理和空间数据分析。 原则上讲，数据挖掘可以在任何类型的信息存储上进行。这包括关系数据库、数据仓库、事务数据库、先进的数据库系统、展平的文件和 Web。先进的数据库系统包括面 ...
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2019-05-10 09:29:17
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DeltaGrad 对外展示DeltaGrad用神经网络替代传统数学、统计、机器学习模型，突破一般股票机器人的研发模式，通过增强学习的方式，让机器自主产生海量高质交易数据，构建深度学习神经网络，最终完成能够自博弈进化的智慧机器人。
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2019-04-19 20:05:09
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老铁们好！我是一名前谷歌的算法研究员，处理深度学习相关项目已有三年经验，接下来会在平台上给大家分享一些深度学习，计算机视觉和统计机器学习的心得体会，当然了内推简历一定是收的。这篇文章，不想说太多学术的东西，和大家简单谈一谈深度学习框架的选择，这几年在辅导的过程中，见过了太多同学在无意义的事情上浪费了 ...
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2019-02-27 17:29:19
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分词（Segment）：中英文都存在分词的问题，不过相对来说，英文单词与单词之间本来就有空格进行分割，所以处理起来相对方便。但是中文书写是没有分隔符的，所以分词的问题就比较突出。分词常用的手段可以是基于字典的最长串匹配，据说可以解决85%的问题，但是歧义分词很难。另外就是当下主流的统计机器学习的办法 ...
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2019-02-11 12:56:10
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在看完所有的可汗统计学视频后，我结合了前几次Datawhale的同志们的精华进行重新再一次学习，记录一下其中的一些重要知识 统计学习基本方法 统计学习（statistical learning）是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测和分析的一门学科。统计学习也称为统计机器学习（ ...
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2019-01-29 22:04:30
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现在这本书已经看完70%，在看完后我将会将每一章的内容按照自己的理解并结合其他书籍包括<<统计机器学习导论>>[1] ，<<机器学习>>[2]，<<大数据分析>>[3]这三本书总结经典的几大算法原理与代码实现。下面是预计的写作思路： 一、分类学习 1.SVM 2.决策树 3.Logistic 回归 ...
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2019-01-19 13:22:46
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theta是个未知的常量，X是随机变量， MLE最大似然估计 MAE最大后验概率 统计机器学习，优化问题 1）建立模型、概率 2）定义损失函数 3）梯度下降/牛顿法求解 概率图模型 求积分（用蒙特卡洛方法取样） ...
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2019-01-15 16:59:51
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Python是机器学习领域内的首选编程语言，它易于使用，也有很多出色的库来帮助你更快处理数据。但当我们面临大量数据时，一些问题就会显现……目前，大数据（BigData）这个术语通常用于表示包含数十万数据点的数据集。在这样的尺度上，工作进程中加入任何额外的计算都需要时刻注意保持效率。在设计机器学习系统时，数据预处理非常重要——在这里，我们必须对所有数据点使用某种操作。在默认情况下，Python程序是
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2018-12-08 23:58:40
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2019年机器学习：追踪人工智能发展之路 https://mp.weixin.qq.com/s/HvAlEohfSEJMzRkH3zZtlw 【导读】“智能助理”的时代已经到来了。机器学习已经成为全球数字化转型的关键要素之一 ,在企业领域，机器学习用例的增长在过去几年中也是显著的。预计机器学习工具和 ...
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2018-10-18 13:11:22
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