2018汇总机器学习篇

你有没有想过 Netflix 如何根据你已经看过的电影向你推荐电影？或者电商网站如何显示诸如“经常一起购买”等选项？它们可能看起来只是简单的选项，但是背后执行了一套复杂的统计算法以预测这些推荐。这样的系统被称为导购系统，推荐系统或者推荐引擎。导购系统是数据科学和机器学习领域最著…

1、不合理的数据，你比如，样本中有些人的年龄超过了120岁，楼层的高度达到了1000层，以及其他的一些非常不合理的场景。 2、错误的类型，你比如，样例中，几乎所有的数据都是整形，然而，有一些是字符串类型，如果不进行处理，将这些数据直接喂给算法，一般情况下是要崩溃的。 等等等等，…

文章把客服类项目中需要的对数据构建、用户问题分析及理解的思考过程分享给各位读者，希望对同类项目的思考有所帮助。

人脸识别是计算机视觉研究领域的一个热点。目前，在实验室环境下，许多人脸识别已经赶上（超过）人工识别精度（准确率：0.9427~0.9920），比如face++,DeepID3，FaceNet等（详情可以参考：基于深度学习的人脸识别技术综述）。但是，由于光线，角度，表情，年龄等多…

要造一个聊天机器人，首先你需要了解一些相关概念——自然语言处理（NLP），它是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学，研究让电脑“懂”人类语言的方法。当然，它也包含很多分支：文本朗读、语音识别、句法分析、自然语言生成、人机对话、信息检索、信息抽取、文字校对、文本分类、自动文…