本文原作者：梁源，经授权后发布。原文链接：https://cloud.tencent.com/developer/article/1465005机器阅读理解和问答是自然语言处理领域的一个火热主题。该任务旨在让机器像人类一样阅读理解。前面两篇文章对BERT的官方源码以及在序列标注上的应用进行了介绍，本篇文章将介绍如何利用BERT来解决阅读理解与问答问题。1. 阅读理解与问答简介...

计算机视觉深入各个行业有广泛应用，且具备较高的社会价值。为了帮助产品、开发、运维、测试等从业人员以及高校学生、AI爱好者、个人开发者等群体更好地学习并掌握人工智能图形处理和模型训练能力，提高AI应用与实践能力，腾讯云AI现与腾讯云产业人才培养中心携手推出AI应用之基于Keras的交通标志识别CloudLite认证！AI应用之基于Keras的交通标志识别CloudLite认证计划通过在线学习和动手实

本文原作者：陈亮，经授权后发布。原文链接：https://cloud.tencent.com/developer/article/1523172导语模型可解释性方面的研究，在近两年的科研会议上成为关注热点，因为大家不仅仅满足于模型的效果，更对模型效果的原因产生更多的思考，这样的思考有助于模型和特征的优化，更能够帮助更好的理解模型本身和提升模型服务质量。本文对机器学习模型可解释性相关资料...

本文原作者：汪毅雄，经授权后发布。原文链接：https://cloud.tencent.com/developer/article/1503365导语：本文用一些简单的例子来解释了SVM是什么，然后通过SVM中最大间隔、核函数、软间隔、SMO四个关键部分，依次进行数学推导和解释。相信了解机器学习的同学都知道，SVM的“完美强迫症”使得其在各大模型中，几乎是一个“统治性”的地位。但是也不...

本文原作者：汪毅雄，经授权后发布。原文链接：https://cloud.tencent.com/developer/article/1499259导语：本文在上篇线性回归的基础上，延伸到广义线性模型，并把广义线性模型目的、假设条件来源，指数族分布、连接函数等各个函数的关系都进行详细地解释。最后用两个常见的GLM特例Logistics回归、Softmax模型进行了推导。接上篇，我们了解了...

本文原作者：汪毅雄，经授权后发布。原文链接：https://cloud.tencent.com/developer/article/1503365导语：本文用一些简单的例子来解释了SVM是什么，然后通过SVM中最大间隔、核函数、软间隔、SMO四个关键部分，依次进行数学推导和解释。相信了解机器学习的同学都知道，SVM的“完美强迫症”使得其在各大模型中，几乎是一个“统治性”的地位。但是也不...

本文原作者：甘泉，经授权后发布。一、多因子选股背景量化交易策略无非三点：择时、选股、仓控。择时为短期套利交易策略，选股为中长期交易策略，目标是在中长期跑赢指数、获取市场超额收益率alpha。多因子选股的关键是找到寻找因子与股票收益率之间的相关性，即对收益率预测能力强的因子。一般多采用如下步骤：而传统的多因子模型在构建大类因子特征时往往依赖于投资者的主观判断和逻辑推理。机器学习等量化...

本文原作者：甘泉，经授权后发布。一、多因子选股背景量化交易策略无非三点：择时、选股、仓控。择时为短期套利交易策略，选股为中长期交易策略，目标是在中长期跑赢指数、获取市场超额收益率alpha。多因子选股的关键是找到寻找因子与股票收益率之间的相关性，即对收益率预测能力强的因子。一般多采用如下步骤：而传统的多因子模型在构建大类因子特征时往往依赖于投资者的主观判断和逻辑推理。机器学习等量化...

本文原作者：陈亮，经授权后发布。原文链接：https://cloud.tencent.com/developer/article/1522299导语机器学习模型的评估指标很多，对于分类问题常会看到AUC作为性能衡量指标，大家往往对AUC值本身感兴趣，如其具体值的物理含义等。本文希望不引入太多公式，简单讨论下AUC指标。通俗理解AUC指标AUC是二分类模型的评价指标。AUC的...

本文原作者：甘泉，经授权后发布。一、多因子选股背景量化交易策略无非三点：择时、选股、仓控。择时为短期套利交易策略，选股为中长期交易策略，目标是在中长期跑赢指数、获取市场超额收益率alpha。多因子选股的关键是找到寻找因子与股票收益率之间的相关性，即对收益率预测能力强的因子。一般多采用如下步骤：而传统的多因子模型在构建大类因子特征时往往依赖于投资者的主观判断和逻辑推理。机器学习等量化...