刚接触机器学习框架 TensorFlow 的新手们，这篇由 Google 官方出品的常用术语词汇表，一定是你必不可少的入门资料！本术语表列出了基本的机器学习术语和 TensorFlow ...

本文将重点介绍XGBoost基于Spark平台Scala版本的实现，带领大家逐步完成特征提取、变换和选择、XGBoost模型训练、Pipel...

作者：杰少时间序列王器-Kats简介时间序列分析建模是数据科学和机器学习的一个重要的领域，在电子商务、金融、供应链管理、医学、气象、能源、天文等诸多领域有着广泛的应用。而对于时间序列的分析...

集成学习基础集成学习是指结合两个或多个模型的机器学习模型。集成学习是机器学习的分支，通常在追求更强预测的能力时使用。集成学习经常被机器学习竞赛中的顶级和获胜参与者使用。现代机器学习库（scikit-learn、XGBoost）内部已经结合了常见的集成学习方法。集成学习介绍集成学习结合多个不同的模型，然后结合单个模型完成预测。通常情况下，集成学习能比单个模型找到更好的性能。...

作者：杰少本文对于推荐系统中的采样评估指标进行了讨论，内容略多, 还有一些数学推导, 有兴趣的可以去阅读原文, 此处直接列出核心观点：在评估推荐算法的效果时,能不采样就不采样！除了AUC,Precision@K,Recall@K,Average Precision,NDCG都是不一致的,采样计算得到的结果和真实结果可能差很大!现在随机采样计算得到的评估指标的分数具有高偏差...

如何在知乎和公众号中优雅地写数学公式吗？如何在知乎直接贴 markdown 文件？我发现一个神网站解决了这个问题： mdnice.com使用 mdnice.com 结合 LaTeX 语法...

字数统计：2500，预计阅读时间：12min参考目录：1 介绍项目2 EfficientNet的特色3 python撕BN层前向算法4 线程和进程的区别5 SVM和逻辑回归在分类上的区别...

信用风险建模是一个可以使用机器学习来提供解决方案的领域，因为它能够从大量异构数据中找到答案。在信用风险建模中，还需要推断特征，因为它们在数据驱动的决策中非常重要。在这篇文章中，我们来研究什...

今天给大家带来的文章，关于朴素贝叶斯的，一个古老而经典的算法，充分的理解有利于对风控特征或者识别的开拓新的思路。一、从一个案例讲起假如我们的目标是判断邮件是否是垃圾邮件，邮件内容是【代开增...

现在的AI专业（比如机器学习）已经沦为调包专业了吗？听听大神怎么说？高赞回复一 作者：霍华德链接：https://www.zhihu.com/question/327494084/ans...