- 1 问题 之前我们考虑的训练数据中样例的个数m都远远大于其特征个数n，这样不管是进行回归、聚类等都没有太大的问题。然而当训练样例个数m太小，甚至m<<n的时候，使用梯度下降法进行回归时，如果初值不同，得到的参数结果会有很大偏差（因为方程数小于参数个数）。另外，如果使用多元高... 1 问题 之前我们考虑的训练数据中样例的个数m都远远大于其特征个数n，这样不管是进行回归、聚类等都没有太大的问题。然而当训练样例个数m太小，甚至m<<n的时候，使用梯度下降法进行回归时，如果初值不同，得到的参数结果会有很大偏差（因为方程数小于参数个数）。另外，如果使用多元高...
- 有很多证据表明，顶级AI人才供不应求。然而，这类人才究竟有多么稀缺，或者他们都集中在世界各地哪些地方，却几乎不为人知。 近日，加拿大Element AI首席执行官发布了最新的2019年《全球AI人才流动报告》，对AI人才的数量、分布范围等情况做了总结，可以说是目前最全的报告，主要采集了三个数据源。 AI领域21个主要学术会议发表的论... 有很多证据表明，顶级AI人才供不应求。然而，这类人才究竟有多么稀缺，或者他们都集中在世界各地哪些地方，却几乎不为人知。 近日，加拿大Element AI首席执行官发布了最新的2019年《全球AI人才流动报告》，对AI人才的数量、分布范围等情况做了总结，可以说是目前最全的报告，主要采集了三个数据源。 AI领域21个主要学术会议发表的论...
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- PostMan不走寻常路setNextRequest() 一、使用场景 在使用“Collection Runner”的时候，集合中的请求执行顺序就是请求在Collection中的显示排列顺序。但是，有的... PostMan不走寻常路setNextRequest() 一、使用场景 在使用“Collection Runner”的时候，集合中的请求执行顺序就是请求在Collection中的显示排列顺序。但是，有的...
- 机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考《机器学习实战》这本书。因为自己想学习Python，然后也想对一些机器学习算法加深下了解，所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法。恰好遇见这本同样定位的书籍，所以就参考这本书的过程来学习了。 在这一节我们... 机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考《机器学习实战》这本书。因为自己想学习Python，然后也想对一些机器学习算法加深下了解，所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法。恰好遇见这本同样定位的书籍，所以就参考这本书的过程来学习了。 在这一节我们...
- MCMC(一)蒙特卡罗方法 MCMC(二)马尔科夫链 MCMC(三)MCMC采样和M-H采样 MCMC(四)Gibbs采样 在MCMC(三)MCMC采样和M-H采样中，我们讲到了M-H采样已经可以很好的解决蒙特卡罗方法需要的任意概率分布的样本集的问题。但是M-H采样有两个缺点：一是需要计算接受... MCMC(一)蒙特卡罗方法 MCMC(二)马尔科夫链 MCMC(三)MCMC采样和M-H采样 MCMC(四)Gibbs采样 在MCMC(三)MCMC采样和M-H采样中，我们讲到了M-H采样已经可以很好的解决蒙特卡罗方法需要的任意概率分布的样本集的问题。但是M-H采样有两个缺点：一是需要计算接受...
- 赛题详情 在出行问题上，中国市场人数多、人口密度大，总体的出行频率远高于其他国家，这种情况在大城市尤为明显。然而，截至目前中国拥有汽车的人口只有不到10%，这意味着在中国人们的出行更加依赖于出租车、公共交通等市场提供的服务。另一方面，滴滴出行占领了国内绝大部分的网络呼叫出行市场，面对着巨大的数据量以及与日俱增的数据处理需求。截... 赛题详情 在出行问题上，中国市场人数多、人口密度大，总体的出行频率远高于其他国家，这种情况在大城市尤为明显。然而，截至目前中国拥有汽车的人口只有不到10%，这意味着在中国人们的出行更加依赖于出租车、公共交通等市场提供的服务。另一方面，滴滴出行占领了国内绝大部分的网络呼叫出行市场，面对着巨大的数据量以及与日俱增的数据处理需求。截...
- 目前机器学习可以说是百花齐放阶段，不过如果要学习或者研究机器学习，进而用到生产环境，对平台，开发语言，机器学习库的选择就要费一番脑筋了。这里就我自己的机器学习经验做一个建议，仅供参考。 首先，对于平台选择的第一个问题是，你是要用于生产环境，也就是具体的产品中,还是仅仅是做研究学习用？ 1. 生产环境中机器学习平台的搭建 ... 目前机器学习可以说是百花齐放阶段，不过如果要学习或者研究机器学习，进而用到生产环境，对平台，开发语言，机器学习库的选择就要费一番脑筋了。这里就我自己的机器学习经验做一个建议，仅供参考。 首先，对于平台选择的第一个问题是，你是要用于生产环境，也就是具体的产品中,还是仅仅是做研究学习用？ 1. 生产环境中机器学习平台的搭建 ...
- IBM SPSS Modeler以图形化的界面、简单的拖拽方式来快速构建数据挖掘分析模型著称，它提供了完整的统计挖掘功能，包括来自于统计学、机器学习、人工智能等方面的分析算法和数据模型，包括如关联、分类、预测等完整的全面挖掘分析功能，下面让我们一起来了解这些算法： 首先，针对刚入门数据挖掘领域的初学者来说，即使你不懂数据挖掘算法，... IBM SPSS Modeler以图形化的界面、简单的拖拽方式来快速构建数据挖掘分析模型著称，它提供了完整的统计挖掘功能，包括来自于统计学、机器学习、人工智能等方面的分析算法和数据模型，包括如关联、分类、预测等完整的全面挖掘分析功能，下面让我们一起来了解这些算法： 首先，针对刚入门数据挖掘领域的初学者来说，即使你不懂数据挖掘算法，...
- 在矩阵向量求导前4篇文章中，我们主要讨论了标量对向量矩阵的求导，以及向量对向量的求导。本文我们就讨论下之前没有涉及到的矩阵对矩阵的求导，还有矩阵对向量，向量对矩阵求导这几种形式的求导方法。 本文所有求导布局以分母布局为准，为了适配矩阵对矩阵的求导，本文向量对向量的求导也以分母布局为准，这和前面的文章不同，需要注意。 ... 在矩阵向量求导前4篇文章中，我们主要讨论了标量对向量矩阵的求导，以及向量对向量的求导。本文我们就讨论下之前没有涉及到的矩阵对矩阵的求导，还有矩阵对向量，向量对矩阵求导这几种形式的求导方法。 本文所有求导布局以分母布局为准，为了适配矩阵对矩阵的求导，本文向量对向量的求导也以分母布局为准，这和前面的文章不同，需要注意。 ...
- 转载自：第三十二课 顶点数组对象 背景 顶点数组对象（ VAO ）是一种特殊类型对象，它封装了与顶点处理器有关的所有数据，它仅仅是记录顶点缓存区和索引缓冲区的引用，以及顶点的各种属性的布局而不是实际的数据。这样做的好处是一旦你为一个 mesh 设置一个 VAO ，你就可以通过简单的绑定 VAO 来导入 mesh 的所有状态。之后你就可... 转载自：第三十二课 顶点数组对象 背景 顶点数组对象（ VAO ）是一种特殊类型对象，它封装了与顶点处理器有关的所有数据，它仅仅是记录顶点缓存区和索引缓冲区的引用，以及顶点的各种属性的布局而不是实际的数据。这样做的好处是一旦你为一个 mesh 设置一个 VAO ，你就可以通过简单的绑定 VAO 来导入 mesh 的所有状态。之后你就可...
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- 1 综述 (1) 什么是特征选择 特征选择 ( Feature Selection )也称特征子集选择( Feature Subset Selection , FSS ) ，或属性选择( Attribute Selection ) ，是指从全部特征中选取一个特征子集，使构造出来的模型更好... 1 综述 (1) 什么是特征选择 特征选择 ( Feature Selection )也称特征子集选择( Feature Subset Selection , FSS ) ，或属性选择( Attribute Selection ) ，是指从全部特征中选取一个特征子集，使构造出来的模型更好...
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