如何看待知乎上对July 机器学习的评价? [问题点数:40分]

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红花 2015年2月 扩充话题大版内专家分月排行榜第一
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黄花 2018年5月 扩充话题大版内专家分月排行榜第二
2015年1月 扩充话题大版内专家分月排行榜第二
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蓝花 2018年6月 扩充话题大版内专家分月排行榜第三
2018年3月 扩充话题大版内专家分月排行榜第三
2014年12月 扩充话题大版内专家分月排行榜第三
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黄花 2016年6月 扩充话题大版内专家分月排行榜第二
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蓝花 2016年7月 扩充话题大版内专家分月排行榜第三
2016年1月 扩充话题大版内专家分月排行榜第三
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红花 2015年8月 扩充话题大版内专家分月排行榜第一
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黄花 2016年4月 扩充话题大版内专家分月排行榜第二
2015年10月 扩充话题大版内专家分月排行榜第二
2015年9月 扩充话题大版内专家分月排行榜第二
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蓝花 2019年2月 扩充话题大版内专家分月排行榜第三
July 博客中的机器学习系列
http://blog.csdn.net/v_<em>july</em>_v/article/category/1061301
如何看待谷歌重返中国?李开复:难!
本文由人工智能观察编译译者:Sandy前一段时间,不断有谷歌要回中国的消息传出,引起了各界的一阵讨论。身为谷歌前中国区总裁的李开复,在本周科技媒体TechCrunch举办...
如何评价 UCLA 朱松纯教授近日访谈中对深度学习的批评?
转自:https://www.zhihu.com/question/53134248/answer/133630818 文中写道: “比如神经网络和目前的深度神经网络的学习,他们的模型(表达)、算法、和实现的结构三层 是混在一起的。就变成一个特用的计算设备, 算法就是由这个结构来实现的。当它性能不好的时候,到底是因为表达不对,还是算法不对,还是实现不对? 这个不好分析了,目前的神经网络,或者是
如何评价React?
1. React是一个纯View层,不擅长于和动态数据打交道(哎哟咱也不谈Flux了,Flux的概念其实也不完善),因此它不同于,也替代不了常规的MV*框架;2. React很擅长于处理组件化的页面,在页面上搭组件的形式有点像搭乐高一样,因此用上React的项目需求常规为界面组件化。另外React只支持到IE8+,就天朝的情况,是否使用React还是得稍微斟酌一番。以React刚出世的时候的眼光看...
学习July博文总结——支持向量机(SVM)的深入理解(上)
本文是参照CSDN的[July大神](http://my.csdn.net/v_JULY_v)的热门博文[《支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界》)](http://blog.csdn.net/v_<em>july</em>_v/article/details/7624837)写的。目的是因为July大神文中说,SVM理论的理解,需要一遍一遍的推导公式,直到脑中梳理下来,并可以直接推导相关公式的。本文的写作目的,是在笔者在第一次参
德鲁克:对人要正面评价,对事要负面评估! | 管理精读
管理学基本是以“人”为主体的学问,毕竟人的判断力、价值观及人的理想性,才是最关键的因素。为此,德鲁克一贯主张:“对人要正面<em>评价</em>,对事负面评估”,意即对人要用其所长,使其短处变成无关紧要;对事采取高标准绩效的要求,且应该承担正确的风险。 德鲁克指出,管理是一项崇高的使命,它能让组织实践成效,达成经济绩效的目的,而且对社会有正面的的影响力和承担社会责任。管理也是一种实务,因为唯有通过实践的工...
作为一个极客,我是如何评价一个电子产品的
手机 我现在在用的手机是魅蓝Note3 一台手机,对我来说最重要的是续航能力,第二是信号接收能力。 对于一个离开手机就活不了的我,续航能力必定位于第一,优秀的续航能力会让我在日常生活中不用带着一个充电宝,让我不为手机没电担心受怕。 然后续航能力又与两大因素有关:CPU、系统的优化。 不得不说,国内最优秀的UI是小米的MIUI和魅族的Flyme,但是我作为一个魅族使用者,就不得不吐槽一下F
July大神机器学习视频
July讲解的<em>机器学习</em>,专注于理论,不管是初学者还是有基础的此视频皆有用处哦
谈一谈你对B端产品的看法?
今天面试,hr提到了这个问题,说实话我有点懵,因为我不是很了解B端C端的概念,我回来就查了一下,我觉得<em>知乎</em>上的这个回答讲的比较好:https://www.zhihu.com/question/36016196...
机器学习之支持向量机(SVM)
支持向量机算法在深度学习没有火起来的2012年前,在<em>机器学习</em>算法中可谓是霸主地位,其思想是在二分类或者多分类任务中,将类别分开的超平面可能有很多种,那么哪一种的分类效果是最好的呢?这里引入了支撑向量的概念,我们总可以在几个类别的分界面处找到类别的一些样本点,以这些样本点的中垂线为平面的这个分界面可以使得类别中的点都离分界面足够远,那么这个平面就是最理想的分割超平面
拒绝 996,中国程序员的呼声传到了国外
996,一次文化概念的输出 在中文互联网世界,因为一些众所周知却无法言说的问题,中国程序员与世界程序员之间的交流并不多。硅谷的软件精英们也很少试着去了解,软件开发在中国的发展是什么样的。在 Reddit 上,编程节点下通常讨论的问题都是谷歌微软亚马逊等公司的实践案例,亦或是某些软件的重大版本更新,和某些安全漏洞、隐私泄露的老生常谈。 但这一次,一个以 Chinese、996 为关键词的贴子迅速...
管理感悟:如何看待培训
管理感悟:<em>如何</em><em>看待</em>培训     红朝儒生 2016-6-6   关键字:管理 培训 抱怨 责任 简介:对于大多数人来说,说公司没有培训仅仅是一种抱怨。有没有培训,是公司的事情;是否参加培训,是个人的事情。公司要尽自己的责任。       每个公司都有一个怪事:每个人都说自己想成长,抱怨公司没有提供培训机会;另一方面,每次培训来的人很少,到场的大多也是心不在焉。   这正常吗?...
极大似然估计-七月算法(julyedu.com)4 月机器学习算法班学习笔记
从贝叶斯看极大似然估计 极大似然估计 幂律分布以下内容摘抄于七月算法(<em>july</em>edu.com)4 月<em>机器学习</em>算法班课堂讲义从贝叶斯看极大似然估计由贝叶斯公式可得 maxP(Ai|D)=maxP(D|Ai)P(Ai)P(D)max P(A_i|D) = max \frac{P(D|A_i)P(A_i)}{P(D)} 其中P(D)P(D)是客观的,可视为常量 →maxP(D|Ai)P(Ai)\ri
机器学习july
http://<em>july</em>edu.com/machinelearning.php#bengin1
July:海量数据处理
教你<em>如何</em>迅速秒杀掉:99%的海量数据处理面试题 作者:July 出处:结构之法算法之道blog 前言    一般而言,标题含有“秒杀”,“99%”,“史上最全/最强”等词汇的往往都脱不了哗众取宠之嫌,但进一步来讲,如果读者读罢此文,却无任何收获,那么,我也甘愿背负这样的罪名,:-),同时,此文可以看做是对这篇文章:十道海量数据处理面试题与十个方法大总结的一般抽象性总结。
怎么看待大数据?
关于大数据,目前业界并没有统一定义,只有几个比较一致的观点。 一个观点是来自高德·纳咨询公司梅尔夫·阿德里安的描述:大数据是超出了常用硬件环境和软件工具,在可接受时间内为用户收集、管理和处理数据的能力,讲的是一种能力。 另一个观点,则是来自麦肯锡全球数据分析研究所的一篇论文,其中谈到:大数据是指大小超出了典型数据库软件工具收集、存储、管理和分析能力的数据集,讲的是数据的集合。 那么,该如...
谁在为流量明星贡献流量?
前几天吴老师的一篇文章火了,还没看过文章的可以在<em>知乎</em>搜索《我收到了Angelababy的投诉,很抱歉,是我们降低了杨颖小姐的社会<em>评价</em>》,杨颖小姐作为流量明星的代表,一边靠流量为生、一边却偏偏想以演技好自居。 我为什么要提到这篇文章呢?这篇文章截至我开始写文章前已经获得了13万以上的赞同、2.8k的赞赏人数、1万多评论,这是什么概念呢?<em>知乎</em>社区目前最高赞的回答赞同数量只有13万赞。 这样
一个机器学习博士的忠告
纯属转载,有参考价值,更要共勉!  <em>知乎</em>原文 题主似乎没有明确自己是博士生,以下假设为博士生。 1、首先,请以一个局外人的理智角度,对你的导师进行如下分类:  ① 圈内大牛,高水平论文很多,目前自己仍在亲力亲为参与科研工作,请转2  ② 简历里面有一些高水平论文,但是似乎并不能算是大牛,请转3  ③ 其他情况,请转4 2、这一种情况是比较理想的,个人认为你的关于论文的疑惑,其实可以尽
对于ICO,大家对它有多了解?
在如今这个大环境里,只要是做过投资的人,他们肯定会知道谈论ICO。谈论ICO成为了圈内的现状。很多投资者连区块链、加密货币都不了解,他们就听说过比特币投资能赚很多钱,然后就跟着别人加入进来了,希望能赚到几倍的钱,感觉这就像一场豪赌。如果你打算投资ICO的时候,那么,请往下看,因为我的建议会在一定程度上帮助你。1.先来看看什么是ICO吧让我跟你说得简单点,ICO就是当有一种新的加密货币诞生的时候,它...
现在为止,我对程序员这一职业的看法
程序员,在我看来不仅仅只是写代码,各方面的专业知识你必须要多去了解,才能在面对问题时找到更有效的解决方法。如果你要去金融公司开发程序,你不得不懂得金融方面相关的知识。这仅仅是从基层程序员来看的。如果想更好的发展自己,创新、经济以及国家政策形势的把握,我认识是必不可少的。所以,作为一个年轻人,我不应该把目光仅仅放在<em>如何</em>写代码上,各方面相关的知识平时应该尽量多的去学习。毕竟学习知识的过程应该是快乐的。
怎么看待程序员普遍缺乏数据结构和算法的知识?
【回复“1024”,送你一个特别推送】在很多程序员看来,数据结构,算法这一类的东西感觉没用,在实践中都不常用,所以都会很忽视这类内容,但是在很多公司看来,尤其是大公司看来...
对于机器学习分类效果的评价
精确率(Precision)   召回率(Recall)   准确率(Accuracy)   举个栗子 则精确率为TP / (TP + FP) = 40 / (40 + 10) = 4/5 =90% 召回率为 TP / ( TP + FN) = 40 / (40 + 20) = 2/3 = 66.7% 准确率为 ( TP + TN) / (TP + FN ...
知乎如何看待同学聚会上的言论「我在四线城市跟你在一线城市的年薪一样多(15万元)」?
在一线城市教育部直属211学校上大学,本科毕业工作两年,年薪15w。同学在三线城市三本学校勉强毕业,家里安排的四线城市的工作。在同学聚会时被直接问到收入问题,同学听闻年薪15w之后说“我在这里挣的跟你一样多”,这种话题怎么样能进行下去,我该怎么反驳他比较好?虽然当时没说啥,认个怂就过了,现在想想感觉被碾压了很是郁闷。上面是<em>知乎</em>上的一个问题,先说下个人看法, 这种东西见的多了,就会发现,很多人生场景...
客观分析Python前景,不捧不踩,另外送福利!
客观分析Python前景!1、从职业来说,互联网职业归于朝阳产业。各式各样的新式技术层出不穷,在未来的二三十年依然得靠互联网人带动整个职业的开展,乃至是带动整个国际的前进。2、从实践来说,作为程序员,收入非常高。找工作的时分,一份源码和小项意图直接展现,要远远比单调的简历,说服力高得多。现在优异的大学应届生毕业生能够收到二三十万的薪水,已经是很常见的。数据显现,2017年在雇主发布的职位说明中,P...
你怎么看当前的区块链和人工智能狂热与泡沫?
你怎么看当前的区块链和人工智能狂热与泡沫?以下是来自各个<em>知乎</em>网友的回答,那你又是什么样的看法呢?网友A:如果不出现狂热的行业或者技术,那么说明还不够革命性,不够令人激动。出现了狂热,自然会有泡沫的产生、膨胀、和破灭。但是只要方向是对的,大浪淘沙之后,会涌现一批真的金子。99年科网泡沫破灭后,虽然经历了资本市场的寒冬,但是涌现了一批优秀的互联网企业,数年之后,这些生存下来并壮大的企业中,有一些产生了
July机器学习课程课件
July<em>机器学习</em>课程July<em>机器学习</em>课程July<em>机器学习</em>课程July<em>机器学习</em>课程
如何看待美团收购摩拜单车?
【回复“1024”,送你一个特别推送】美团收购摩拜,能给美团带来什么?对摩拜的影响又是什么?这是我在<em>知乎</em>的一个回答,希望能够给大家带来一些启发。另外,我的<em>知乎</em>账号也是:非著名程序员,玩<em>知乎</em>的朋友可以一起关注互粉一下。我们先来看看美团是干什么呢?吃喝玩乐于一体的超级生活服务平台。它是典型的 O2O ,线上与线下。线上与线下需要连接起来,商家与客户也得连接起来,需要一条连接线上与线下的「实线」。而出行
年终考核 对你的上司,你是如何评价
年终考核 对你的上司,你是<em>如何</em><em>评价</em>的
谈谈我对极简主义的看法
其实刚开始接触到极简主义是在<em>知乎</em>上,当时看到一张图,是一个答主拍的自己的房间,房间简洁到极致,床,桌子,电脑,衣架,一切显得干净而利落。于是觉得突然就觉得极简主义真他妈好啊,简而有序,带着一种特殊的美感,拥有那种奢华浮夸的房间永远不可能存在的特质。往后看了许多关于极简主义的文章,但大多答主都是那种极简到极致的类型,往往对我没有什么参考价值,但是他们的思想确实很值得借鉴,极简不仅是经济上的节省,更重要
七月算法(julyedu.com)5 月深度学习班学习笔记-第一节数学基础
关于数学在<em>机器学习</em>中的重要性: 程博是这样说的------ 不错,数学是算法的基础,没有好的数学根基是不能触碰到算法的根源,但是我认为一般非数学专业的人适可而止,不要太迷恋数学,我们大部分人,了解微积分、矩阵等就可以了 1.梯度 了解<em>机器学习</em>的同学肯定不陌生这个名词,认为很高大上。其实没那么深奥。归根到底还是求导。。。。 多元求偏导就被定义为梯度(如上)。
我为什么建议大家玩知乎
【回复“1024”,送你一个特别推送】这是我很久在知识星球分享的一篇文章,今天重新整理一下,分享给大家。前一段时间,我发了一篇关于独立思考的文章之后,很多读者都很有共鸣,...
如何看待许多年轻人“疯狂”的投入到IT培训当中
点击上方“程序人生”,选择“置顶公众号”第一时间关注程序猿(媛)身边的故事现在作为短期培训性价比最高的IT行业,培训个半年,花上两三万,出来就能挣10k+的薪资,这对当前的年轻人是很有吸引力的,更对很多家庭来说是相当划算的一笔投资,但是却很少有人考虑过,你的孩子或者是你自己适不适合做这份工作。我所看到的近两年,大量的年轻人,主要集中在20-25岁,疯狂的投入到IT培训当中,其中大部分家庭条件并不好
机器学习分类效果评价
转自:彷徨的石头 &amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp; 一个分类器最主要的评测指标就是查准率(正确率)和查全率(召回率)。为了<em>评价</em>二分分类问题的性能,先做以下约定: &amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp; a:正例测试文档被正确分类...
如何看待996现象,996工作模式是种什么样的体验?
今天去理发,理发师问我干什么的。 我说IT。 他说,那应该挣好几万吧? 我说,工作五年以上应该有好几万吧。 然后他又问,你们是不是下班挺早啊。 我说,不是啊,我们是996. 他就问,996是什么? 我说,早9点,晚9点,一周6天。 他思考了1秒钟,说,这不是跟我们一样吗?我们是早上10点,晚上10点,一周6天。 我思考了1分钟,说,是的,我们其实就是跟你们学的。...
机器学习知乎:深度学习助力内容分析处理,智能问答产品或成未来目标
<em>知乎</em>,中文互联网最大的知识社交平台,用户通过这个平台,彼此之间分享经验、交流知识。从 2010 年发展至今,<em>知乎</em>已经拥有超过 8400 万用户。如此庞大的用户群体,每天都会产生十分巨大的数据,如果只依靠人工管理,将会是一个巨大的挑战。<em>知乎</em>将人工智能引用在各个不同的应用场景,InfoQ 记者来到<em>知乎</em>,采访到<em>知乎</em><em>机器学习</em>团队负责人张瑞,他将为我们解密<em>机器学习</em><em>如何</em>为<em>知乎</em>提供高效运营管理。 <em>知乎</em>
机器学习—过拟合overfitting
今天在<em>知乎</em>上看到一个问题:人脑有海量的神经元(参数),为什么没有过拟合?面对各个网友的回答,突然发现自己对于过拟合的概念似乎理解的不是很透彻,或者说之前就没有完全理解透。其中有个人这么说“样本少feature多才overfitting”也有人提到看红框标注部分,也就是说样本多就不会发生过拟合么。先不管<em>知乎</em>这个问题了,为了搞清过拟合的概念,再次跑到wikipedia去搜寻答案。下面是wikipedia
如何看待大数据「杀熟」?
现在一些互联网平台和商家可能已经成佛了,不“杀生”都改“杀熟”了。     我们先来看看都有哪些“杀熟”事件:关注作者:需要大数据学习视频资料可以加我QQ群   大数据无意识算法所致 第一起“杀熟”事件还要追溯到2000年,有用户在删除了浏览器Cookies之后,发现之前浏览过的一款DVD售价从26.24美元变成了22.74美元。亚马逊倒也诚恳,CEO贝索斯亲自站出来向公众道歉,并...
海外网民对中国独特高效的政治体制的评价
海外网民积极<em>评价</em>中国独特高效的政治体制   中国网 china.com.cn  时间: 2008-04-02  
如何看待技术学习
技术学习是一个不断领悟的过程。
机器学习和深度学习中值得弄清楚的一些问题
本文及其它<em>机器学习</em>、深度学习算法的全面系统讲解可以阅读《<em>机器学习</em>与应用》,清华大学出版社,雷明著,由SIGAI公众号作者倾力打造,自2019年1月出版以来已重印3次。 书的购买链接 书的勘误,优化,源代码资源 SIGAI飞跃计划第一期已经进行4周了,在这4周的学习中,同学们提出了不少好问题。在这里,我们将每周直播答疑的问题进行筛选和整理,写成今天的公众号文章,供大家参考。相信会对大家的...
我真的稀里糊涂混成了游戏骑引擎是程序员(中间加字为避免被搜索到)
有些人得到得很容易,在游戏培训学校毕业就能开始做;有的人得到得稍微费事一些,干了几年之后在失去2个游戏引擎机会之后才干到.当然说的就是我啦,再往前说就是一段辛酸血泪史了.     干了也快一个月了,弄了3周左右的摄像机路径编辑器,现在好在是能凑合用了.对WPF我还不熟,实践很少,希望今后系统做一些工具的时候我会认真去做一下.现在做的东西只是先对付一个能用的东西出来,其实对我来说就已经略略困难了.
如何看待性欲?
性欲是人的动物本质的体现。 性欲是由于人体激素使然。 尽管性欲很自然,但也应该克制。 人应该追求更美好的东西,性发生要自然而然,不要可以去追求。
如何评价程序员相亲约在肯德基反被拉黑?
点击上方“CSDN”,选择“置顶公众号”关键时刻,第一时间送达!大概是流年不利,继程序员穿特步相亲被拒后,又一程序员在肯德基相亲被拉黑!究竟是女孩子太过物质?还是这名程序员情商太低?我们来探一探。事情起源于“上海全知道”收到的一篇网友投稿,这名程序员网友讲述了自己的一次相亲经历。具体是这样的:楼主男生,程序员、工资1w+。第一次见面时请相亲对象吃了饭,然而女生吐槽了他很多,最后还删了他......
如何看待最低工资法
我们经常在电视节目或新闻中看到,美国总统及政客们到处宣扬自己的政治、经济主张,其中劳动法最低工资法备受争议 。         美国最低工资法规定任何雇主支付工资不得低于法定最低工资。美国国会于1938年通过了《公平劳动标准法》,该法案第一次规定了最低工资,旨在保证职工的最低生活标准。2009年,根据联邦政府法律,最低工资为7.25美元/时(在美国,一些州规定的最低工资高于联邦规定的水平)。
对银广厦事件的思考
对银广厦事件的思考
机器学习模型评价(Evaluating Machine Learning Models)-主要概念与陷阱
<em>机器学习</em>模型<em>评价</em>(Evaluating Machine Learning Models)-主要概念与陷阱   本文主要解释一些关于<em>机器学习</em>模型<em>评价</em>的主要概念,与<em>评价</em>中可能会遇到的一些陷阱。如训练集-验证集二划分校验(Hold-out validation)、交叉校验(Cross-validation)、超参数调优(hyperparameter tuning)等。这三个术语都是从不同的层
如何看待「华为CFO、任正非之女孟晚舟在加拿大被捕」事件?
点击上方“程序人生”,选择“置顶公众号”第一时间关注程序猿(媛)身边的故事任正非之女华为 CFO 孟晚舟在温哥华被捕,中国使馆要求立刻放人北京时间 12 月 6 日,据加...
kaggle 案例实战 七月 july 算法
淘宝二手平台--闲鱼链接(或者直接在淘宝二手平台--闲鱼上搜索kaggle,或者加微信:hellojasper91): https://2.taobao.com/item.htm?spm=2007.1000337.16.4.fsSZzl&id=543920980055 原课程地址: https://www.<em>july</em>edu.com/course/getDetail/54 ————————
看《英国达人秀》有感
最早接触“英国达人秀”这个节目,是从苏珊大妈开始的。一个天生有些智力问题的单身中年女性,在大家的鄙视嘲讽中,一曲成名。美妙的嗓音征服了所有人。   我一直喜欢奇迹的发生,那么神奇,美妙,又那么幸运,英国达人秀,告诉了我,奇迹的发生,建立在背后的无数努力和对梦想的坚持上。   我实在太喜欢那种一鸣惊人的感觉了,光环那么耀眼,但是却不是谁都能有的,   不完美的人身上必有一种自己独特的魅力
知乎如何评价2010年柴静采访丁仲礼的视频?
<em>知乎</em>:<em>如何</em><em>评价</em>2010年柴静采访丁仲礼的视频?主持人:钱教授在访问中强调,自己只是一家之言,他是在提供科学研究的另外一种视角和可能性。但他说,有了这样的怀疑和碰撞,并不会让我们损失什么,只会让我们在交锋当中更加去接近真理。不过不管科学界有多大的争议,有一个共识是人类共有的,那就是我们要尽可能地去降低温室气体的排放,而这也是哥本哈根气候谈判的基础。3月9号,中国政府批准哥本哈根协议,时间已经过去了三个
机器学习导论(张志华):主元分析
前言 这个笔记是北大那位老师课程的学习笔记,讲的概念浅显易懂,非常有利于我们掌握基本的概念,从而掌握相关的技术。 basic concepts exp(−tz12)=∫exp(−tuz)dF(u)exp(-tz^{\frac{1}{2}}) =\int exp(-tuz) dF(u)exp(−tz21​)=∫exp(−tuz)dF(u) z=∣∣x∣∣2z=||x||^2z=∣∣x∣∣2 exp(...
如何评价吴军《浪潮之巅》?来自反面的声音
原文来自 http://shibeichen.com/post/20010616910 还有来自<em>知乎</em>的各种声音:http://www.zhihu.com/question/20612417 至少在我阅读这本书的时候,将书中大部分陈述当做事实来<em>看待</em>,对于作者在文中阐释的一些态度,确实很多不能认同(有的时候会认为自己才疏浅薄,不能正确理解,现在看到一些同样观点后发现大可不必这样)。 另一方面,抛
干货丨机器学习中的模型评价、模型选择与算法选择
本论文回顾了用于解决模型评估、模型选择和算法选择三项任务的不同技术,并参考理论和实证研究讨论了每一项技术的主要优势和劣势。进而,给出建议以促进<em>机器学习</em>研究与应用方面的最佳实践。1 简介:基本的模型评估项和技术<em>机器学习</em>已经成为我们生活的中心,无论是作为消费者、客户、研究者还是从业人员。无论将预测建模技术应用到研究还是商业问题,我认为其共同点是:做出足够好的预测。用模型拟合训练数据是一回事,但我们<em>如何</em>
程序员面试、算法研究、编程艺术、红黑树、机器学习5大系列集锦
程序员面试、算法研究、编程艺术、红黑树、<em>机器学习</em>5大经典原创系列集锦与总结 (七月在线:https://www.<em>july</em>edu.com/,面试 &amp;算法&amp;<em>机器学习</em>在线课程) 作者:July--结构之法算法之道blog之博主。 时间:2010年10月-2018年5月,一直在不断更新中.. 出处:http://blog.csdn....
不合格高校教师的自我总结(学生评价和思考反省)
不合格高校教师的自我总结另外两篇(教学工作和课程考核) 2015-2017课程教学与工作总结 ----先上学生与学院课程<em>评价</em>---- 学期 学生<em>评价</em> 成绩 学院<em>评价</em> 标准成绩 成绩 全校排名 部门排名 建议 2016-2017-2 90.71 94.89 91.55 453 / 693 28 / 42...
早睡早起使人健康、富裕又聪明
Early to bed and early to rise, makes a man healthy, wealthy, and wise. 早睡早起使人健康、富裕又聪明。(Benjamin Franklin) 原文载于:爱词霸英语学习网-每日一句
机器学习:k-means聚类效果评估
接着上一回的工作,用kmeans聚类之后,感觉肘部法则有些问题,今天又看了一遍代码,发现fit()函数的参数输错了,应该输入归一化之后的X_norm 今天查阅了各种同学的分享,太多了,就不给出链接了,对聚类算法的评估,我筛选了下面三种方法 第一种 SSE 样本距离最近的聚类中心的距离总和 (簇内误差平方和) 只对单个族中的数据分析,族与族之间的关系没有涉及 所以可能有一定的问题 在sklearn...
涨薪20%!听听这位资深机器学习面试官的内心独白
编者按:在营长的众多死党微信群,营长发现,大家很爱谈论<em>机器学习</em>面试,也是,毕竟面试表现越好,银子也能谈得越高,能把自己卖个好价钱,当然关心了。 对于这个话题最为关注的,莫过于研究生毕业的孩纸,和有两、三年工作经验的孩纸。这群孩纸,有非常迫切的需求,想知道面试官都会问什么,毕竟这类岗位面试是很耗费精力体力的:面试会谈到各类技术知识,会有笔试、公式推导等。只有提前把相关的方面准备好,才可能在
一文告诉你机器学习中进行模型评价、模型选择和算法选择的终极方法(PART I)
本文为数盟原创译文,转载请注明出处为“数盟社区”。 by Sebastian Raschka  引言  <em>机器学习</em>已经成为我们生活中的一部分,对购买者、消费者或是希望进行研究和实践者都很重要!无论我们应用预测建模技术来进行我们的研究还是解决业务问题,我相信有一个共同点:我们要做“好”的预测!诚然,我们需要训练数据模型,但是我们怎么知道它能很好的在看不见的数据中运行?我们怎么避免它仅
如何评价一个框架
现在开源的框架和实现相当的多,就单拿Web的MVC框架就很多了,像Struts2、SpringMVC,甚至像Seam、ROR等都被划到Web开发中来进行比较。我们经常会看到很多文章在比较着这些框架,优缺点列出一堆,得出一个结论哪个哪个比较好。除了这些流行的开源框架之外,很多公司内部的框架的数目也不在少数,相比那些开源的流行的框架,公司内部的框架的文档会很缺乏,经常会以使用心得或者同事的介绍,再加上...
机器学习评价指标:分类问题、回归问题、排序问题
参考:链接:https://www.jianshu.com/p/4dde15a56d44 https://blog.csdn.net/heyongluoyao8/article/details/49408319 <em>评价</em>指标(Evaluation metrics)   <em>评价</em>指标是<em>机器学习</em>任务中非常重要的一环。不同的<em>机器学习</em>任务有着不同的<em>评价</em>指标,同时同一种<em>机器学习</em>任务也有着不同的<em>评价</em>指标,每个指...
机器学习分类器模型评价指标
分类器<em>评价</em>指标主要有: 1,Accuracy 2,Precision 3,Recall 4,F1 score 5,ROC 曲线 6,AUC 7,PR 曲线混淆矩阵混淆矩阵是监督学习中的一种可视化工具,主要用于比较分类结果和实例的真实信息。矩阵中的每一行代表实例的预测类别,每一列代表实例的真实类别。真正(True Positive , TP):被模型预测为正的正样本。 假正(Fal
如何看待人工智能的现状
人工智能发展到现在已经经历过了几十年。在这几十年里,人工智能的成果初现。虽然说现在的人工智能看起来十分强悍,但是人工智能还是存在一定的局限性。那么关于人工智能现状是什么样的呢?下面我们就给大家解答一下这个问题。 1.深度学习和<em>机器学习</em>推动人工智能 最近人们对人工智能的兴奋很大程度上来自于深度学习领域的进步,深度学习是一套基于人工神经网络实现<em>机器学习</em>的技术。神经网络可将许多深层的模拟神经元互连,因...
一个来自于知乎对数据结构的回复
这篇文章让我对数据结构有了新的认识
微软收购 GitHub ,GitLab 或成最大赢家?
【回复“1024”,送你一个特别推送】今天早上彭博社消息微软已经确认收购 GitHub 了,这次收购可以说是已经板上钉钉的事了。关于微软收购 GitHub 的看法和消息,...
深度 | 机器学习中的模型评价、模型选择及算法选择
作者:Sebastian Raschka翻译:reason_W编辑:周翔简介正确使用模型评估、模型选择和算法选择技术无论是对<em>机器学习</em>学术研究还是工业场景应用都至关重要。本文将对这三个任务的相关技术进行回顾,并就每种技术的理论和实证研究的主要优缺点进行讨论。文章还将就<em>机器学习</em>算法中的超参数调优给出尽可能的建议,用以实现最佳的算法效果。文中内容涉及很多常用方法,比如模型评估和选择中的Holdout方法
如何看待网络直播中的弹幕文化?
作者:程毅南 全文共 4845 字 2 图,阅读需要 10 分钟 ———— / BEGIN / ———— 我觉得研究直播弹幕文化是有意义的,因为: 1. 直播弹幕为一对多信息输出 提供了即时反馈,好的弹幕文化可以使内容得到提升。 想象一下领导在台上讲话,传统形式讲者获得的反馈有限,无外乎笑声、掌声、皮鞋、臭鸡蛋,很少有观众觉得好还送钱上来,或者有观众直接站
机器学习:回归模型的评价指标
1. 均方误差 (Mean Squared Error,MSE) 观测值与真值偏差的平方和与观测次数的比值: MSE = 1m∑i=1m(fi−yi)2\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}(f_i-y_i)^2m1​∑i=1m​(fi​−yi​)2 这就是线性回归中最常用的损失函数,线性回归过程中尽量让该损失函数最小。那么模型之间的对比也可以用它来比较。 MSE可以<em>评价</em>数据的变化程度...
机器学习BOOST总结
XGBOOST算法基础 其核心规则是回归树,与决策树类似,区别在于回归树预测实数值,决策树是类标签,也就是回归树的每一个叶节点是实数,最终结果是实数的累加,如果分到叶子结点的训练样本预测值不唯一的时候,以所有样本预测值的均值作为叶子结点输出的预测值。回归树解决分类问题时,也是基于回归树,而不是决策树。 在回归树(base learner)的基础上,通过数增强(Tree Ensemble)的...
机器学习算法的效果评估和优化方法
当我们运用训练好了的模型来预测未知数据的时候发现有较大的误差,我们下一步可以做什么? 1.获得更多的训练实例——通常是有效的,但代价较大,下面的方法也可能有效,可考虑先采用下面的几种方法。 2.尝试减少特征的数量 3.尝试获得更多的特征 4.尝试增加多项式特征 5.尝试减少归一化程度λ 6.尝试增加归一化程度λ 我们不应该随机选择上面的某种方法来
机器学习算法——评价指标汇总
准确率,精确率,召回率和F1 准确率(Accuracy), 精确率(Precision), 召回率(Recall)和F1-Measure ROC-AUC ROC曲线 需要提前说明的是,我们这里只讨论二值分类器。对于分类器,或者说分类算法,<em>评价</em>指标主要有precision,recall,F-score,以及我们今天要讨论的ROC和AUC。下图是一个ROC曲线的示例。ROC更好的参考 正如我们...
如何看待知乎、饿了么后端的招聘纷纷由 Python 渐渐转向 Java?
【<em>如何</em><em>看待</em><em>知乎</em>、饿了么后端的招聘纷纷由 Python 渐渐转向 Java?】 一开始会觉得php很快,python很灵活,Ruby很拽,c很高深,nodejs很装逼,JAVA又笨重又麻烦又严格又死板。 维护三到五年的大型项目之后才会懂得JAVA的好啊。 还有人说我项目小的时候无所谓,大了之后重新开发一遍都来得及,说这种话的基本上都是不懂技术听别人瞎叨叨几句的门外汉,遗留系统处...
如何评价歌手李健
              我不懂乐理,但希望在音乐方面有一定的认识。李健是我非常喜欢的一个歌手,兴许觉得他的歌声空灵,充满了文艺气息,符合我的品味。从喜欢的歌手出发慢慢打开音乐的大门,学会感悟和评论,也许是学习音乐和感受音乐的一种方式。 (一)        李健的声音清澈、清新,并散发着原野的绿色清香,在他淡雅柔和的声调中,又不乏一种现代的美感。        李健的风格,有民谣的简洁...
2018 年高考自主招生和综合评价
南京师范大学自主招生面试形式为抽题作答,来自无锡的朱同学说,他抽到的是“<em>如何</em>从现代社会隐私权的角度<em>看待</em>人工智能的未来发展”.南京第十三中学的陆同学抽到的3道题都与社会热点密切相关,第一个是给中小学生减负,第二个是跳广场舞,第三个则是智能手机的使用以及对现代生活的影响。常州考生小李抽到的问题是,<em>如何</em>从哲学角度解释《琴诗》中的“若言琴上有琴声,放在匣中何不鸣;若言声在指头上,何不于君指上听”。...
关于萨德的看法与感想
对于萨德事件,本人做了一定问卷调查,看了很多的网络介绍,了解了很多相关信息,然后颇有感触,就来谈谈看法,说说感悟吧。 一、总体概况     “萨德”反导系统全球最为先进,它是“全球唯一一款能在大气层内外拦截弹道导弹的陆基系统”。是为对付中国的中程弹道导弹、远程洲际弹道导弹量身打造的,是对中国“区域拒止”战略的针对性化解,是美国导弹防御体系的有效组成部分。该反导系统功能强大,攻防兼备,且具有信息
你怎么看待云计算未来?(推过)
原文链接 十大技术趋势报告,既包含了人工智能(AI)和虚拟现实(VR)这类我们可以明显感受到的技术方向,也有数字模型(Digital Twin)等相对晦涩难懂的动态软件模型。 另外在智能会话方面,xiaoi、Siri、Cortana等几个全球典型的对话系统,正在通过聊天机器人(ChatBots)和个人助理(Personal Assistants)提供云端的智能交互能力来服务人类,在未来
如何评价rcnn、fast-rcnn和faster-rcnn这一系列方法
关于目标检测的深度学习方法,<em>知乎</em>有个专栏的解释非常好,特此记录! 链接:https://www.zhihu.com/question/35887527 RCNN 解决的是,“为什么不用CNN做classification呢?” (但是这个方法相当于过一遍network出bounding box,再过另一个出label,原文写的很不“elegant” Fast-RCNN
各种机器学习算法的优缺点(转知乎
各种算法的优缺点K近邻:算法采用测量不同特征值之间的距离的方法进行分类。优点:1.简单好用,容易理解,精度高,理论成熟,既可以用来做分类也可以用来做回归;2.可用于数值型数据和离散型数据;3.训练时间复杂度为O(n);无数据输入假定;4.对异常值不敏感缺点:1.计算复杂性高;空间复杂性高;2.样本不平衡问题(即有些类别的样本数量很多,而其它样本的数量很少);3.一般数值很大的时候不用这个,计算量太大
机器学习路径规划
<em>机器学习</em>路径规划从<em>知乎</em>上听说了林轩田老师<em>机器学习</em>的课程,又偶然从百度云上获得了他讲课的视频,看了一节课程介绍后,大体规划了下machine learning的学习路径视频
如何看待和对待科技革命和人工智能
写在前面:写这篇文章的目的是为了让有需要的人更好的了解科技革命和人工智能,也是希望自己未来十年甚至更长的时间内可以像现在这样始终保持激情、战斗力、永不满足、不断挑战自己.........STOP,有点刹不住车了,嘿嘿。也对科技革命会取代哪些岗位、哪些职业,希望大家不要恐慌,准备好自己,迎接挑战就是了,以及需要做什么准备等表达一下个人观点。   正文: 一、人工智能的发展简史:    人工智...
机器学习分类模型评价指标详述
问题建模 <em>机器学习</em>解决问题的通用流程:问题建模——特征工程——模型选择——模型融合 其中问题建模主要包括:设定评估指标,选择样本,交叉验证 解决一个<em>机器学习</em>问题都是从问题建模开始,首先需要收集问题的资料,深入理解问题,然后将问题抽象成机器可预测的问题。在这个过程中要明确业务指标和模型预测目标,根据预测目标选择适当指标用于模型评估。接着从原始数据中选择最相关的样本子集用于模型训练,并对样本子集...
甲骨文裁员事件的思考
这是学习笔记的第1972篇文章 今天最劲爆的消息应该要算Oracle裁员了,听到这个消息确实让人有些黯然。 很多朋友其实是带着好奇心来<em>看待</em>这件事情,或者说从自媒体...
如何看待Google欲回归中国事件
最近一条新闻刷爆了朋友圈: 8 月 6 日,《人民日报》在它位于 Facebook、Twitter 社交媒体平台的官方账号上发布了一篇标题为《Stability prerequisite for China’s internet opening up(中国互联网开放的稳定前提)》的文章 虽然目前这篇文章已经被删除了,但考虑到《人民日报》在中国独一无二的舆论地位,以及其所代表的官...
对乔布斯创新能力看法
谈谈对乔布斯创新能力的看法 1.什么是创新 来说一下什么是创新,先从创新的定义讲起。 1.1 创新的定义 &amp;nbsp; &amp;nbsp; &amp;nbsp; &amp;nbsp;创新是指人类为了满足自身需要,不断拓展对客观世界及其自身的认知与行为的过程和结果的活动。具体讲,创新是指人为了一定的目的,遵循事物发展的规律,对事物的整体或其中的某些部分进行变革,从而使其得以更新与发展的活动。 &amp;nbsp; &amp;nbsp;...
为什么程序员纷纷反对微软收购GitHub?
点击上方“CSDN”,选择“置顶公众号”关键时刻,第一时间送达!在听到GitHub或将被微软“以50亿美金收购”的消息时,绝大多数程序员的内心想必是拒绝的,不然也不会有了...
如何看待华为要求清理34岁以上的员工?
作者:匿名用户链接:https://www.zhihu.com/question/55618811/answer/146053531来源:<em>知乎</em> 说到每个个体,针对华为的员工和想加入华为的人来说: 1, 年纪大了的人就不要去华为了,个人认为如果是30多了就不要去了,至少短期不要去了,干不久不说,搞不好被招进去背裁员的指标也说不定(真有HR这么干,招人进去为了之后的裁员准备的,这个不确
你走过最长的路,就是机器学习过程中的弯路
营长的一位转型AI的朋友,最近对营长抱怨,“走过的最远的路,就是<em>机器学习</em>过程中的弯路”,然后开始各种blablabla,从论文的坑,到模型的坑,再到培训的坑...一路吐槽。尤其是论文,他骂道:“最讨厌的就是那种,高高在上、假装清高、站着说话不腰疼、戳不到痛点的论文。比如那一堆只能在理论中刷存在感,实际落地中只能‘呵呵哒’的论文,根本就是浪费时间。”的确,对于现在刚刚入行的<em>机器学习</em>新人来说,不怕吃苦
RecyclerView 上拉刷新,下拉加载下载
RecyclerView 上拉刷新,下拉加载,依照pull-to-refresh 实现,有listview的效果,上拉下拉都会自动隐藏加载条。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/heshuaihe/8913307?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/heshuaihe/8913307?utm_source=bbsseo[/url]
基于TCP/IP SOCKET的多点聊天系统下载
windows 基于TCP/IP SOCKET的多点聊天系统。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/guokehfl/2081638?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/guokehfl/2081638?utm_source=bbsseo[/url]
Drupal汉化filefield_paths-zh-hans下载
Drupal汉化filefield_paths-zh-hans 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/napoler2008/2215182?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/napoler2008/2215182?utm_source=bbsseo[/url]
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我们是很有底线的