阿同

这个系列的文章也是要开始进入尾声了，最后就主要是模型评估部分的内容了。 在机器学习领域中，对模型的评估非常重要，只有选择和问题相匹配的评估方法，才能快速发现算法模型或者训练过程的问题，迭代地对模型进行优化。 模型评估主要分为离线评估和在线评估两个阶段。并且针对分类、回归、排序、…

TensorFlow是什么意思？Tensor？Flow？这篇文章介绍TensorFlow一些最基础的知识。 接着我们来看看什么是Tensor，在官网的文档中，Tensor被翻译成”张量“。其中也给出了一个定义： 不知道你们看完这句话有啥感受，反正我当时就看不懂，啥是”张量“？。…

2018年9月30日，中国互联网巨头腾讯公司的总裁刘炽平发出一封全员信，正式启动了公司历史上第三次重大组织架构调整，外界解读腾讯此举是为了把人工智能、大数据和云计算提升到更核心的战略位置，其实不止腾讯，谷歌、亚马逊、阿里巴巴、百度、小米等互联网巨头近年来都在调整组织架构，这些种…

前言：其实之前就已经用过 LSTM 了，是在深度学习框架 keras 上直接用的，但是到现在对LSTM详细的网络结构还是不了解，心里牵挂着难受呀！今天看了 tensorflow 文档上面推荐的这篇博文，看完这后，焕然大悟，对 LSTM 的结构理解基本上没有太大问题。此博文写得真…

常用机器学习算法汇总比较的最后一篇，介绍提升(Boosting)算法、GBDT、优化算法和卷积神经网络的基本原理、优缺点。 9. 提升(Boosting)方法 boosting 和 bagging 都是集成学习（ensemble learning）领域的基本算法，两者使用的多个…

前面六篇文章从一个项目的终极目标、寻找和获取数据，到数据预处理，做特征工程，接下来就需要开始选择合适的算法模型，进行训练评估和测试了。 因为篇幅问题，主要简单介绍每个算法的基本原理，优缺点等，以及为了保证每篇文章不会太长，可能会分成两篇或者三篇来介绍。 1. 线性回归 这种函数…

上一篇文章介绍了线性回归、逻辑回归、决策树和随机森林四种算法，本文会继续介绍四种算法--SVM、朴素贝叶斯、KNN 以及 kmean 算法，其中最后一种是无监督学习的聚类算法，前面三种也是非常常见的算法，特别是 SVM，在 2012 年 AlexNet 网络的成功之前，一直都是…

1. 推荐系统 推荐系统相当于信息“过滤器”，很好地解决了信息过载的问题，从而帮助人们更好地作出决策。它的主要原理是根据用户过去的行为（比如购买、评分、点击等）来建立用户兴趣模型，之后利用一定的推荐算法，把用户最可能感兴趣的内容推荐给用户，如下图： 2. 数据 2.3 用户-内…