大规模机器学习工程上最大的挑战是模型的规模。在计算广告，推荐系统的场景下，运用Logistic Regression算法时常需要做特征交叉。原来两组，三组特征的数量可能并不是太大，但是通过交叉后...

人工智能周报，为大家带来全球大数据产业及周边行业最新的咨询动态以及领袖观点。期待和大家一起不断找到海外数据技术和方案在国内落地的灵感，让每个大数据人同步在人工智能领域的世界前沿。

机器学习在经过近些年的野蛮生长之后，其有效性已经被无数成功应用所验证，在这一点上已经不需要更多证明。在使用方法和常用模型方面也已经没有什么太新奇的东西了。例如在模型方面，经过实践检验过的模型基本...

卷积网络在特征分层领域是非常强大的视觉模型。我们证明了经过端到端、像素到像素训练的卷积网络超过语义分割中最先进的技术。我们的核心观点是建立“全卷积”网络，输入任意尺寸，经过有效的推理和学习产生相...

随着互联网，移动互联网的兴起，可以获取的数据变得越来越多，也越来越丰富。数据资源的丰富，给机器学习带来了越来越多，越来越大创造价值的机会。 机器学习在计算广告，推荐系统这些价值上千亿美元的应用中...

​近年来，以深度学习为代表的人工智能技术取得了长足的进步，在很多应用取得了巨大的成功。在图像识别中，深度学习已经超过了人类的水平，最近微软刚刚宣布在语音识别中也超过了人类的平均水平，在机器翻译中...

你周围的人是否都在谈论着“机器学习”？而你是否也听说过一些算法技术却仍旧缺乏一个全局的认识？本文也许就是一个好的起点……

用户行为路径分析是互联网行业特有的一类数据分析方法，它主要根据每位用户在App或网站中的点击行为日志，分析用户在App或网站中各个模块的流转规律与特点，挖掘用户的访问或点击模式，进而实现一些特定...

通过本篇文章可以对ML的常用算法有个常识性的认识，没有代码，没有复杂的理论推导，就是图解一下，知道这些算法是什么，它们是怎么应用的，例子主要是分类问题。

2016年十大Python机器学习开源项目 1、 Scikit-learn 用于数据挖掘和数据分析的简单而有效的工具，基于NumPy，SciPy和matplotlib，开源，商业可用的BSD许可...

本文是笔者在学习DataScience过程中所有资源的汇总，本文着眼于各个领域的入门介绍以及综述性质资源的汇总，并不会过多的深挖前沿，若有兴趣了解更多，可以关注笔者的 程序猿的数据科学与机器学习...

机器学习难，并不是因为数学难，而是因为选择什么工具及Debug难。快速有效Debug是现代机器学习中的必备技能，但机器学习的Debug相比普通程序要难很多：候选错误空间大、调试周期长。

Apache Kylin在 1.5.0 推出了从流数据进行准实时（Near Real Time）处理功能，可以直接从Apache Kafka的主题（Topic）中消费数据来构建Cube。Apac...

Gartner将战略科技发展趋势定义为具有颠覆性潜力、脱离初级阶段且影响范围和用途不断扩大的战略科技发展趋势，这些趋势在未来五年内迅速增长、高度波动、预计达到临界点。

作为销售人员，在向客户介绍公司的新产品或技术的时候，是否考虑过参考已有的客户成功案例去说服新客户？是否想要去发现某客户可能采用的公司产品？是否希望去挖掘公司潜在的客户？回答是肯定的。挖掘潜在客户...

时空数据挖掘是数据挖掘中的重要研究内容，其中时空预测的应用领域最为广泛。随着信息技术的发展，人们已经不满足于单纯的空间数据的存储和展现，而是需要更先进的手段帮助理解空间数据的变化，发现空间数据之...

人工智能进入了一切领域——从自动驾驶汽车，到自动回复电子邮件，再到智能家居。 你似乎可以获得任何商品(例如医疗健康，飞行，旅行等)，并通过人工智能的特殊应用使其更加智能。所以除非你相信事件具有终...

如果你是 LinkedIn 的用户，你一定知道它的认证系统。目前为止全球已经有数千万专业人员点击了“认证”按钮，通过他们的关系连接分享了超过100亿个技能认证。LinkedIn 上线认证系统的目...

首先，先介绍下验证码程序的提出者，路易斯·冯·安(Luis von Ahn)。2002年，路易斯和他的小伙伴在卡内基梅隆第一次提出了CAPTCHA(验证码)这样一个程序概念。该程序是指，向请求的...

本篇文章详细阐述机器学习模型评估和参数调优。