标准的机器学习问题

新智元推荐 来源:LinkedIn 作者:Abhishek Thakur 译者:弗格森 [新智元导读]本文是数据科学家Abhishek Thakur发表的Kaggle热门文章.作者总结了自己参加100多场机器学习竞赛的经验,主要从模型框架方面阐述了机器学习过程中可能会遇到的难题,并给出了自己的解决方案,他还列出了自己平时研究所使用的数据库.算法.机器学习框架等等,具有一定的参考价值.作者称:"文章几乎涵盖了机器学习所面临的所有问题."他说得怎么样?欢迎留言评论,发表你的看法. 本文在L

通过身边小事解释机器学习是什么 一个给不知道机器学习是什么东西的人讲的一个挺不错的例子,方法. 今天从quora上看了一个问题:如何给不是CS的学生,给不知道机器学习和数据挖掘的学生,讲明白什么是机器学习和数据挖掘. 其中有个答案很不错,拿买芒果的例子来给大家解释.老师们也应该多用用类似的一些例子,启发下学生的思考. === 买芒果 有一天,你想吃芒果了,你就到地边的小摊上去买芒果,小摊上有好多芒果啊,你可以自己用手挑芒果.跳完之后,摊主会给你称称,多少斤?根据重量来付钱. 买芒果嘛,你只要不是

转载地址 : 通过身边小事解释机器学习是什么 一个给不知道机器学习是什么东西的人讲的一个挺不错的例子,方法. 今天从quora上看了一个问题:如何给不是CS的学生,给不知道机器学习和数据挖掘的学生,讲明白什么是机器学习和数据挖掘. 其中有个答案很不错,拿买芒果的例子来给大家解释.老师们也应该多用用类似的一些例子,启发下学生的思考. === 买芒果 有一天,你想吃芒果了,你就到地边的小摊上去买芒果,小摊上有好多芒果啊,你可以自己用手挑芒果.跳完之后,摊主会给你称称,多少斤?根据重量来付钱. 买芒果

机器学习是什么? 机器学习是什么?这个问题的答案可以参考权威的机器学习定义,但是实际上,机器学习是由它所解决的问题定义的.因此,理解机器学习最好的方式是观察一些实例. 首先来看一些现实生活中众所周知和理解的机器学习问题的实例,然后讨论标准的机器学习问题的分类(命名系统),学习如何辨别一个问题是属于哪种标准案例.这样做的意义是,了解所面对的问题类型,我们就可以思考所需要的数据和可尝试的算法. 机器学习问题的十个实例 机器学习问题到处都是,它们组成了日常使用的网络或桌面软件的核心或困难部分.推特上“

转自论坛http://www.ieee.org.cn/dispbbs.asp?BoardID=62&replyID=31567&id=29962&star=1&skin=0作者好像是南大周志华老师 我知道的几个人工智能会议(一流)下面同分的按字母序排列: IJCAI (1+): AI最好的综合性会议, 1969年开始, 每两年开一次, 奇数年开. 因为AI 实在太大, 所以虽然每届基本上能录100多篇(现在已经到200多篇了),但分到每个领域就没几篇了,象machine l

机器学习是什么?这个问题的答案可以参考权威的机器学习定义,但是实际上,机器学习是由它所解决的问题定义的.因此,理解机器学习最好的方式是观察一些实例. 首先来看一些现实生活中众所周知和理解的机器学习问题的实例,然后讨论标准的机器学习问题的分类(命名系统),学习如何辨别一个问题是属于哪种标准案例.这样做的意义是,了解所面对的问题类型,我们就可以思考所需要的数据和可尝试的算法. 机器学习问题的十个实例 机器学习问题到处都是,它们组成了日常使用的网络或桌面软件的核心或困难部分.推特上“想来试试吗”的建议

=======================国内==================== 之前自己一直想总结一下国内搞机器学习和数据挖掘的大牛,但是自己太懒了.所以没搞… 最近看到了下面转载的这篇博文,感觉总结的比较全面了. 个人认为,但从整体研究实力来说,机器学习和数据挖掘方向国内最强的地方还是在MSRA, 那边的相关研究小组太多,很多方向都能和数据挖掘扯上边.这里我再补充几个相关研究方向 的年轻老师和学者吧. 蔡登:http://www.cad.zju.edu.cn/home/dengca

作为刚入门的小白,刚刚以实验出真理的心态抱着大腿完成了一次图像分类达到top1-96的宝贵经历. 以下是对于前辈讲座理解以及这次实践后理解心得: 机器学习是什么? 机器学习是一门人工智能的科学,该领域的主要研究对象是人工智能,特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能.机器学习是对能通过经验(训练)自动改进的计算机算法的研究.机器学习是用数据或以往的经验,以此优化计算机程序的性能标准. 机器学习是机器能通过分析寻找有监督或者无监督数据(数据集)的特征与模式,对未知的数据进行预测,并达到一一定准确率

机器学习作为近几年的一项热门技术,不仅凭借众多"人工智能"产品而为人所熟知,更是从根本上增能了传统的互联网产品.下文将基于本人所负责的个推大数据平台搭建工作,与大家分享个推数据平台架构方面的经验以及踩过的一些坑. 一.背景:机器学习在个推业务中的应用场景 作为独立的智能大数据服务商,个推主要业务包括开发者服务.精准营销服务和各垂直领域的大数据服务.而机器学习技术在多项业务及产品中均有涉及: 1.个推能够提供基于精准用户画像的智能推送.其中用户标签主要是基于机器学习,通过训练模型后对人群