李文哲

一座用AI技术打造的“奇幻上海”在黄浦江边悄然出现。 这是腾讯为上海专门定制的城市主题大展，重点打造了以“人工智能科技+上海文化元素”为主的沉浸式现场体验，用AI技术和互联...

只需在App上传一张照片，就能将自己的脸替换成明星的脸，并成为影视作品里的主角。近几天，一款名为“ZAO”的AI换脸App在朋友圈刷屏。 走红的同时，也因隐私安全问题引发了...

XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）其核心是对决策树（Decision Tree）的增强（Boosting）方法，属于集成学习（Ensemb...

彼时，黑灰色浓烟弥漫整个圣保罗市，并陆续笼罩了巴西的朗多尼亚，帕拉和马托格罗索州等。天空一片黑暗，太阳被完全遮挡。 白天如同黑夜，仿佛简直是某个末世电影内的场景。 当地的市...

“麻将当然是国技，又听说最近在美国很流行，打起麻将，既可以缓解思乡之苦，又符合国际潮流。” 由此可见，自那时起，这一蕴含东方哲学和智慧的古老博弈游戏早已风靡全球。 在今天，...

1988年夏天，山西襄汾县郊外的村路上暑气氤氲。 15岁的贾跃亭一脸倦意，拂去汗珠，扯下衣服，毫无顾忌地扎进了一旁的池塘。 爬出时，冷热之间的刺激让他一头栽倒，就此陷入高烧...

朴素贝叶斯模型是文本分析领域最为常用的模型之一，也是最为经典的模型。文本主要从教学的角度来讲解朴素贝叶斯模型以及数学原理。为了让文档具备完备性，必要的前置知识也包含在文章里...

对于机器学习者来说，阅读开源代码并基于代码构建自己的项目，是一个非常有效的学习方法。看看以下这些Github上平均star为3558的开源项目，你错了哪些？ 1. Fast...

假设你面临着数百万用户，每个用户有数百笔交易，涉及成千上万种产品。你如何对这些用户进行有意义的分类？ 1.请描述一个你参与的项目，讲讲它有什么独特之处。 6.请定义方差（v...

作为一个程序员，在北京，你很有可能住在回龙观地区，经常从龙泽上地铁，然后畅游北京。 基本要求，我们乘坐地铁，绿色出行，但希望换乘的最少。 此时，有可能你并不懂广度优先搜索算...

在AI转型的进程中，并不一定是一帆风顺的，甚至会很艰难。不知有多少人关注过人工智能项目的失败率？ 20%？ 30%？ .. 或者 50%？？ 可能想得太简单，据不完全统计一...

贝叶斯定理是整个统计领域最为重要的定理，本文由浅入深的讲述贝叶斯定理的推导过程，最后讲述其在机器学习算法中是如何应用的。看完本文后，做几道练习题即可掌握贝叶斯。 我饿了的概...

现如今构建人工智能或机器学习系统比以往的时候更加容易。普遍存在的尖端开源工具如 TensorFlow、Torch 和 Spark，再加上通过 AWS 的大规模计算力、Goo...

准确率是我们常见的评价指标之一，一般定义是，分类正确的样本数占总样本的比例数。 但是准确率在数据不均衡的数据集上会缺少一定的说服力，比如一个数据集，有990正样本，10个负...

人工智能（AI）和机器学习（ML）是目前最热门的话题。 术语“AI”每天无处不在。经常听到有抱负的开发者说他们想要学习人工智能。还听到高管们说他们希望在他们的服务中实施AI...

目前，各组织正在利用数据科学和机器学习来解决各种业务问题。为了创造一个真正的业务影响，如何弥合数据科学管道和业务决策管道之间的差距显得尤为重要。 数据科学管道的结果往往是数...

即使学过机器学习的人，对机器学习中的MLE(极大似然估计)、MAP(最大后验估计)以及贝叶斯估计(Bayesian)仍有可能一知半解。对于一个基础模型，通常都可以从这三个角...