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2018年,20大Python数据科学库都做了哪些更新?

2018年,Python仍然是数据科学领域解决重大任务和挑战的佼佼者。去年,我们发了一篇博文,列举了一些被证明是最有用的Python库。今年,我们扩充了原来的清单,并重新审视之前讨论过的库,重点...
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世界上最好的语言PHP:我也可以用OpenCV搞计算机视觉

作者 Vladimir Goncharov 平常主要关注与研究两个主题:PHP 和 Server Administration(服务器管理)。在过去的半年中,作者利用空闲时间探索 PHP 与 O...
EmmaManley 11个月前   
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机器学习时代的哈希算法,将如何更高效地索引数据

哈希算法一直是索引中最为经典的方法,它们能高效地储存与检索数据。但在去年 12 月,Jeff Dean 与 MIT 等研究者将索引视为模型,探索了深度学习模型学习的索引优于传统索引结构的条件。本...
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3分钟了解“关联规则”推荐

“把啤酒放在尿布旁,有助于提升啤酒销售量”是关联规则推荐的经典案例,今天,和大家聊聊“关联规则推荐”,正文不含任何公式,保证PM弄懂。
CWZJustine 1年前   
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常用的几种大数据架构剖析

数据分析工作虽然隐藏在业务系统背后,但是具有非常重要的作用,数据分析的结果对决策、业务发展有着举足轻重的作用。随着大数据技术的发展,数据挖掘、数据探索等专有名词曝光度越来越高,但是在类似于Had...
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数据如何变成知识,第 1 部分: 从数据到知识

过去几年,信息科学取得了重大进展。随着本地服务器给云服务让道,SQL 数据库和数据表开始朝 NoSQL 和键值对数据存储迁移。随后,为了处理大量的、品种繁多的、快速生成的数据,大数据和相关的扩展技术应运而生。
ForrestIngh 1年前   
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善于单挑却难以协作,构建多智能体AI系统为何如此之难?

本文将通过地图寻宝问题为例,向你简要介绍多智能体系统实施时的困难程度及其原因。
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[译] 用 Python 搭建机器学习模型预测黄金价格

新年总是跟黄金密不可分。新年第一天,让我们尝试用python搭建一个机器学习线性回归模型,预测金价!
314719755 1年前   
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谈谈2018年技术趋势和架构规划

2018年春节将近,中国将进入真正意义上的新年,但与2016VR元年、2017AI元年不同,2018年至今还未被一种狂热的技术所冠名。我们仍看到陈年老话题微服务改造还是技术圈经久不衰的热门事件,...
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数据为王,如何通过数据挖掘为运维增值升值?

是一个严谨的技术人员需要追求的客观准则,用一个更加高级的词汇来描述是「可计价」。一切行为都是有价值的,特别是对线上环境的各种的运维操作、变更,会造成怎样的影响,我们如何判断其价值所在?
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微信的机器学习与人工智能应用实践

谈起人工智能,大家首先想到的是图像识别、语音识别、机器翻译、机器人这些技术,然而人工智能所涉及的应用场景和商业价值却远不止此。在日常的经营和管理中,任何一个企业都会维护客户关系,都有销售数据需要...
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深入浅出谈人脸识别技术

在深度学习出现后,人脸识别技术才真正有了可用性。这是因为之前的机器学习技术中,难以从图片中取出合适的特征值。轮廓?颜色?眼睛?如此多的面孔,且随着年纪、光线、拍摄角度、气色、表情、化妆、佩饰挂件...
MichalV09 1年前   
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机器学习算法 Python 实现

机器学习算法Python实现 目录 机器学习算法Python实现 逻辑回归_手写数字识别_OneVsAll 六、PCA主成分分析(降维) 3、主成分分析PCA与线性回归的区别 6、主成分个数的选...
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2 个月从零开始入门 AI ,我是如何做到的?

人工智能正在成为像“电力”一样的东西,每一个关系未来发展的人都应该对其有所了解。尤其是开发者,不懂人工智能,竞争力将会在将来大幅度下降。
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计算机视觉这一年:2017 CV技术报告Plus之卷积架构、数据集与新趋势

本文是 the M Tank 计算机视觉报告《A Year in Computer Vision》的第四部分(之前部分参见:计算机视觉这一年:这是最全的一份 CV 技术报告)。本节将会介绍卷积神...
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想了解机器学习?这 3 种算法你必须要知道

假设有一些数据相关的问题亟待你解决。在此之前你听说过机器学习算法可以帮助解决这些问题,于是你想借此机会尝试一番,却苦于在此领域没有任何经验或知识。 你开始谷歌一些术语,如“机器学习模型”和“机器...
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五分钟了解你不得不知道的人工智能热门词汇

大数据和人工智能的浪潮正在席卷全球,众多热门词汇蜂拥而至:人工智能(Artificial Intelligence)、大数据(Big Data)、云计算(Cloud Computing)、机器学...
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后台程序员转算法的参考秘籍:大规模机器学习框架的四重境界

如何利用相对廉价的机器搭建分布式超大规模机器学习集群是一件非常复杂的事情,对工程和算法都有极高的要求,从Spark到李沐的通用参数服务器,业界对此都进行过哪些尝试?本文尝试梳理一下这方面的历史和当前最佳实践。
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分布式机器学习平台比较

机器学习,特别是深度学习(DL),最近已经在语音识别、图像识别、自然语言处理、推荐/搜索引擎等领域获得了成功。这些技术在自主驾驶汽车、数字卫生系统、CRM、广告、物联网等方面都存在着非常有前景...
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CoCoA:大规模机器学习的分布式优化通用框架

CoCoA 是一个通用分布式优化框架,可以在分布式集群中实现通信高效的原始-对偶优化。它的方式是利用对偶性将全局目标分解成局部二次近似子问题,而这些子问题可以使用架构师选择的任意当前最佳的单机求...
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