云上不仅能提供机器学习所需的资源，还有各种环境以及配套工具，能让做机器学习的人只用专注于机器学习本身。
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2020-10-18 09:23:54
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误差来源 bias variance 比喻：打靶 真实的Function$\widehat$ 通过训练集得到的最优解$f^*$ $f^*\(是\)\widehat$的一个估计 $\widehat$就是靶心，我们打靶的目标 $f^*$是打靶的结果，与靶心的距离即为误差 假设要估计变量$x$的均值$\m ...
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2020-10-13 17:51:44
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关于边缘计算与区块链结合系统研究的综述 （老早之前翻译的一篇文章，论文名我忘了，大家将就看吧，如果作者认为侵权了，请留言，马上删除。） 摘要：区块链作为加密货币的底层技术，受到了广泛的关注。它被广泛应用于智能电网、物联网等领域。然而，区块链存在一个显著的可伸缩性障碍，这限制了它支持频繁事务的服务能力 ...
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2020-10-13 17:30:49
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分析训练完成的机器学习模型的性能是任何机器学习工作流程中必不可少的步骤。 在PyCaret中分析模型性能就像编写plot_model一样简单。 该函数将受训的模型对象和图的类型作为plot_model函数中的字符串。 分类： Name Plot Area Under the Curve ‘auc’ ...
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2020-10-13 17:03:38
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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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机器学习--线性单元回归--单变量梯度下降的实现 【线性回归】 如果要用一句话来解释线性回归是什么的话，那么我的理解是这样子的： **线性回归，是从大量的数据中找出最优的线性（y=ax+b）拟合函数,通过数据确定函数中的未知参数，进而进行后续操作（预测） **回归的概念是从统计学的角度得出的，用抽样 ...
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2020-10-08 19:45:53
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Decision Tree 决策树 决策树的定义和直观解释 决策树定义 决策树是一类常见的机器学习方法。本质就是一棵树，这棵树表示的含义如下： 每个非叶子结点对应一个判定问题 每个叶子结点对应一个决策结果 每一条从根到叶的路径对应一个完整的决策过程 决策树模型的特点 优点 可解释性极强，常用于医疗诊 ...
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2020-10-05 22:31:25
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使用graph来表示对象之间的复杂关系和依赖关系，然而graph数据的复杂已有的机器学习算法很难处理，所以使用深度学习方法来处理。AComprehensiveSurveyonGraphNeuralNetworks论文回顾图神经网络（GNN）在文本挖掘和机器学习领域的发展，将GNN划分为递归图神经网络、卷积图神经网络、图自编码和时空图神经网络四类。此外还讨论图神经网络跨各种领域的应用、总结开源代码、
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2020-09-23 23:34:52
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https://mp.weixin.qq.com/s/qU54nppzwAFR91h2_MAmyg数千年来，人类从未停止对宇宙的探索，而技术进步，让对宇宙探索有了新的可能。「狩猎」系外行星是一件相当困难的事情。与它们的宿主恒星相比，系外行星不仅不能发热，而且也太过渺小，就像在几千英里之外，寻找一只在探照灯下飞行的萤火虫一样。不过，人工智能发展的同时，机器学习技术出现了。国内的科技公司们忙着用机器学
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2020-09-23 23:10:41
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https://mp.weixin.qq.com/s/4CQ2I7acjul_W6tmGcAYJQ纳尼！机器学习还能这样用？不得不承认，日本人的脑洞发达程度应该是世界第一，几乎整个主流社会都沉浸在各种二次元、恶搞整蛊、宅基腐的奇特氛围里。而「机器学习」这样钢铁直男般的技术，无论在发展领先的美国还是中国，都普遍首先应用在安防、金融、自动驾驶、物流这些重型领域中，是不是听起来就很霸气。如此钢铁直男的机
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2020-09-23 23:10:12
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