机器学习

向AI转型的程序员都关注了这个号 👇👇👇 大数据挖掘DT机器学习 公众号： datayx 决策树又称为判定树，是运用于分类的一种树结构，其中的每个内部节点代表对某一属性的一次测试，每条边代表一个测试结果，叶节点代表某个类或类的分布。 决策树的决策过程需要从决策树的根节点开始，待测数据与决策树中的特征节点进行比较，并按照比较结果选择选择下一比较分支，直到叶子节点作为最终的决策结果。 决策树的学习过程 特征选择：从训练数据的特征中选择一个特征作为当前节点的分裂标准（特征选择的标准不同产生了不同的特征决策树算法）。 决策树生成：根据所选特征评估标准，从上至下递归地生成子节点，直到数据集不可分则停止决策树停止声场。 剪枝：决策树容易过拟合，需要剪枝来缩小树的结构和规模（包括预剪枝和后剪枝）。 实现决策树的算法包括ID3、C4.5算法等。 ID3算法 ID3算法是由Ross Quinlan提出的决策树的一种算法实现，以信息论为基础，以信息熵和信息增益为衡量标准，从而实现对数据的归纳分类。 ID3算法是建立在奥卡姆剃刀的基础上：越是小型的决策树越优于大的决策树（be simple简单理论）。 奥卡姆剃刀（Occam's Razor, Ockham's Razor），又称“奥坎的剃刀”，是由14世纪逻辑学家、圣方济各会修士奥卡姆的威廉（William of Occam，约1285年至1349年

文/离离 来源/智能相对论（aixdlun） “如果你驯养了我，我们就会彼此需要。对我来说，你就是我的世界里独一无二的了；我对你来说，也是你的世界里的唯一。” --《小王子》 相信不少人都曾在小时候特别想要拥有一只听话乖巧又可爱的汪星人，却因为经济条件受限或父母觉得脏乱、麻烦、没时间照料而无法实现愿望。于是，商人们看准这个机会，推出了"电子宠物"产品，通过在虚拟世界中的宠物养成游戏来达成这部份小朋友希望获得小动物陪伴的心愿。 小屏幕里的小可爱 相信不少80、90后都会对下面这张图有些印象: 没错，这就是上个世纪末风靡全亚洲的电子宠物游戏机Tamagotch，又称为电子鸡、电子蛋。是不是勾起了满满的回忆? 1996年，“电子宠物之父”横井昭裕带着一个由黑白液晶屏和三个按钮组成的 小型蛋型便携游戏机 来到BANDAI万代株式会社，世界上第一款电子宠物游戏机 “たまごっち（Tamagotch）” 就此诞生。 玩过的人应该很清楚，这款虚拟宠物游戏只有喂食、洗澡、看病、玩耍等最简单的养成功能，其实就是养一堆马赛克。和智能手机长期相处的你们心中肯定会冒出疑惑:这有什么好玩的? 生产商BANDAI一开始也是这么想的。 起初，BANDAI并不看好这个产品，仅将其视为年末商战中新品大促销的一个小项目，为避免亏损和不必要的库存，还特意控制首批产品的出货量。 令BANDAI出乎意料的是

防止过拟合 当神经网络得到的是一个过拟合模型时，这个模型基本是没什么应用价值的，因为它的泛化性能非常不好( 泛化即是，机器学习模型学习到的概念在它处于学习的过程中时模型没有遇见过的样本时候的表现，简单理解为预测能力 )，对一些”异常”数据过分的估计，而忽视了问题的整体规律。 为避免过拟合，常采用的方式是添加正则化项，正则化 通过限制权重大小，使得模型不能任意拟合训练数据中的随机噪声 。一般有两种正则化方式： L1正则化 R ( w ) = ∥ w ∥ 1 = ∑ i | w i | L2正则化 R ( w ) = ∥ w ∥ 2 2 = ∑ i | w i | 2 两种方式的区别参考 L1、L2范数的比较 当然，正则化也可以是多种方式的组合，如 R ( w ) = ∑ i α | w i | + ( 1 − α ) w 2 i 所以，损失函数转换成 J ( θ ) + λ R ( w ) ，在tensorflow中实现正则项 weights = tf.constant([[ 1 , 2 ],[ 3 , 4 ]]) lambda = 0.2 # L1范数，regu=(|1|+|2|+|3|+|4|)*0.2 regu1 = tf.contrib.layers.l1_regularizer( lambda )(weights) # L2范数(TF会将L2的结果除2，使得求导的结果更简洁

最近总有人问我，数据分析师未来的发展前景怎么样？也许很多人都会有这个疑问吧。今天我来为大家解答一下未来数据分析师的发展前景以及在企业中扮演什么样的角色。 在互联网的快速发展下，目前各大公司对数据分析相关岗位的要求持续上升。据统计全国500强企业中，90%以上都建立了数据分析部门。 对于数据分析师来说，所有公司都有数据。他们需要找到一种方法，利用它来分析解决方案，让数据分析提高价值。 1.分析竞争对手 企业想要迅速发展，是一定要了解自己竞争对手的。比如说我们是一家电商公司，那么我们一定要了解竞争对手这个月的主营产品、销售额、折扣优惠等等。这样才有利于我们做好调整，更好的去安排。 2.推广渠道效果监测 当你为企业做广告投放的时候，你是不是需要提前对这些推广渠道的数据进行监测。比如说账号的活跃度、曝光量，只有把这些东西计算好了，你才能预估出这个广告可以为我们带来多首收益。 这个反馈完全可以给以后继续做营销做决定，按效果去调整哪些渠道继续投放广告，哪些渠道砍预算，哪些渠道不投放了。 是一个非常复杂和耗时的过程。这涉及到很多高技术知识。这些公司提供的是一套处理数据摄取、清理、建模和显示的工具。有些人什么都做，有些人只做一部分，这取决于他们想要探索的细分市场。 3.产品的用户群体 当我们一款新的产品上线时，首先要知道店铺里的哪些用户可以首批付费使用，这个和我们的日常监测以及标签有关

在碎片化阅读充斥眼球的时代，越来越少的人会去关注每篇论文背后的探索和思考。 搞AI，不少人都进入一个误区，那就是只钻研自己的代码是否精进，而没有注意提升自己的阅读能力。实际上，一个专业的学术研究员或者AI研究员可能需要花费几百个小时来阅读论文， 阅读论文可以帮助你深入原理，理解AI更前沿的发展状态，掌握更前沿的技术热点 。 高效的阅读论文，是一种必不可少的经验和技能。 可很多人在阅读的过程中 只是从头读到尾，有的时候浪费了大量的时间还不知道作者到底说了什么 。或许你可以尝试从这几个方向入手： 1、对论文的主题以及核心内容进行了解和分析； 2、了解论文的核心思想； 3、深入理解论文、尝试复现。 还有一些朋友自己找文章、论文的时候， 往往可能不会找、找不全，有些论文需要付费下载 ，并且这样很影响自己的学习效率。 不要担心，我们为你整理了【人工智能全阶段论文资料大礼包】， 涵盖了人工智能、机器学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、商业智能（BI）、Python全栈等，全AI论文体系 。 无论你是机器学习工程师，还是CV工程师、NLP工程师、数据分析师、Python全栈工程师，本资料都可以满足你的论文需求。 《史上最全论文体系》 长按下方二维码 获取完整版本免费资料 👇👇👇 论文涵盖体系全面 大型AI界论文资源集合现场不要错过 人工智能全阶段论文 包含人工智能与机器学习

数据分析入门与实战 公众号： weic2c 有人说社群是因为网友的共有兴趣爱好或者说是共有的价值观聚集起来的，后期通过产品或服务满足群体需求而产生的组织形态。这种先有群体再有服务的社群模式，对很多网友自发组织的兴趣类社群来说，确实是先把有共同点的人聚集起来，然后再慢慢完善社群服务。 对于绝大部分公司的运营来说，我们所管理的产品社群都是基于产品发起的，可以说是先有服务后有社群的模式。不管你喜欢与否都会为了实现产品某一运营目的去做（提前是证明有效果），就像在知名跨境电商社区做运营那会儿，虽然我对女性彩妆之类的商品不感冒，但早期为了让种子用户多为社区贡献内容，我们创建了QQ群。 运营为何要做社群 大家可能会对社群的数据化这个说法感觉到陌生，但对产品的数据化不管你有没做过相信都并不会觉得是新东西。 这其实就跟运营的思维方式有关，当我们把自己当作一个互联网产品运营的时候，你会想法设法的让自己的工作可数据化，但面对社群（这一站外运营工具）蛮多人就会习惯性的把重心放在如何吸引用户加入、怎样防止他们发广告……更夸张的是把提升社群每天产生的发言量当作管理目的（当然，有时候这是老板的指派的任务）。 这些对社群的管理来说固然重要，因为它们是我们达成运营目的的基础，可往往做社群管理的人容易过于沉迷其中，而忽略了对运营目的本身的思考。比如，对于一个以拉新为目的的社群来说，只要实现了让更多用户下载（注册

本文转载自： http://www.huaxiaozhuan.com/ 这是一份机器学习算法和技能的学习手册，可以作为学习工作的参考，都看一遍应该能收获满满吧。 作者华校专，曾任阿里巴巴资深算法工程师，现任智易科技首席算法研究员，《Python 大战机器学习》的作者。 这是作者多年以来学习总结的笔记，经整理之后开源于世。目前还有约一半的内容在陆续整理中，已经整理好的内容放置在此。 曾有出版社约稿，但是考虑到出版时间周期较长，而且书本购买成本高不利于技术广泛传播，因此作者采取开源的形式。 笔记内容仅供个人学习使用，非本人同意不得应用于商业领域。 笔记内容较多，可能有些总结的不到位的地方，欢迎大家探讨。联系方式:huaxz1986@163.com 另有个人在 github 上的一些内容： "《算法导论》的C++实现"代码：https://github.com/huaxz1986/cplusplus-_Implementation_Of_Introduction_to_Algorithms 《Unix 环境高级编程第三版》笔记：https://github.com/huaxz1986/APUE_notes 数学基础 1.线性代数基础 一、基本知识 二、向量操作 三、矩阵运算 四、特殊函数 2.概率论基础 一、概率与分布 二、期望和方差 三、大数定律及中心极限定理 五、常见概率分布 六

https://amazonaws-china.com/blogs/machine-learning/amazon-comprehend-now-supports-multi-label-custom-classification/ Amazon Comprehend is a fully managed natural language processing (NLP) service that enables text analytics to extract insights from the content of documents. Amazon Comprehend supports custom classification and enables you to build custom classifiers that are specific to your requirements, without the need for any ML expertise. Previously, custom classification supported multi-class classification, which is used to assign a single label to your documents from a list of mutually

　　python和R都是当下比较流行的编程语言，拥有强大的生态系统和社区，受到大家的追捧和喜欢，那么在数据科学方面，python和R有何区别?我们来看看吧。 　　大多数深度学习研究都使用python完成的，因此Keras和PyTorch之类的工具具有python优先的开发，你可以在Keras的深度学习简介中了解这些主题。 　　python和R之上具有优势的另一个领域就是将模型部署到其他软件中，python是一种通用的编程语言，因此，如果您在使用python编写应用程序，包含基于python的模型的过程是无缝的。我们在python设计机器学习工作流中介绍了部署模型和构建python的数据工程管道。 　　python通常被认为是一种通用语言，具有易于理解的语法。 　　在R中进行大流的统计建模研究，有多种模型可供选择。R的另一个大窍门是使用Shiny轻松创建仪表板，对于没有太多技术经验的人来说，可以创建发布仪表板并进行分享。 　　R的功能在开发时考虑了统计学家的问题，从而赋予特定领域的优势，比如说数据可视化功能。 　　python最初是用于软件开发的编程语言，对于具有计算机科学或者软件开发的人员来说可以更容易使用，而且从其他语言过度到python要比R更加简单。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4408222/blog/4839636

向AI转型的程序员都关注了这个号 👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 人岗智能匹配 根据智联招聘抽样的经过脱敏的求职者标签数据、职位信息、及部分求职者行为信息、用人单位反馈信息，训练排序模型，对求职者的职位候选集进行排序，尽可能使得双端都满意的职位（求职者满意以及用人单位满意）优先推荐。本次比赛里，假定对于曝光给求职者的职位候选集里，假如求职者感兴趣会产生浏览职位行为，浏览职位后，如果求职者满意会产生主动投递行为。用人单位收到求职者主动投递的简历后会给出是否满意的反馈信号。 项目代码 获取方式： 关注微信公众号 datayx 然后回复 人岗匹配 即可获取。 AI项目体验地址 https://loveai.tech 评估标准 a) 测试数据由n组曝光职位数据集合组成，每组数据包含一个求职者以及一序列曝光候选职位。参赛者需要对每组职位进行预测并排序给出排序后的职位序列。对n组排序后的职位序列，比赛采用以下计算方式作为评估指标。通过计算所有n组排序后的职位序列里，求职者投递(delivered)职位的MAP值以及用人单位中意(satisfied)职位的MAP（Mean Average Precision），由最终的加权评价值 提供的训练数据包含三张表，分别是简历描述表 table1_user： 薪资表： 期望薪资是10位或者12位（遇到9位或者11位前面或者后面补0