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关于BERT,面试官会怎么问?

面试锦囊之知识整理系列,持续更新中1.BERT 的基本原理是什么?BERT 来自 Google 的论文Pre-training of Deep Bidirectional Transfo...

2020-05-20 08:12:00

关于SVM,面试官会怎么问?

公式较多,希望大家耐心慢慢理清楚写在前面持续准备面试中。。。准备的过程中,慢慢发现,如果死记硬背的话很难,可当推导一遍并且细细研究里面的缘由的话,面试起来应该什么都不怕,问什么问题都可...

2020-05-19 19:13:21

2020年招聘算法岗,面试官最看重哪些新技术能力?

【导读】合格的算法工程师真正应该具备什么技能?在面试时,面试官又会如何验证你具备这些新技能?毕业仅一年,相继拿下头条、阿里、腾讯等offer的本文作者,为你绘制了一幅面试技能雷达图。1◆...

2020-05-06 18:18:00

今年的推荐算法岗,面试官最看重哪些能力?

小象学院2020年第3场免费公开课!《非CS专业如何求职算法工程师?》内容纲要:非CS专业如何求职算法工程师?自己适合做算法吗?做算法需要学习什么?面试和工作经历谈主讲人:杨帆算法工程师...

2020-04-29 18:28:00

我的亲身经历:非CS专业如何求职算法工程师?

小象学院2020年第3场免费公开课!《非CS专业如何求职算法工程师?》内容纲要:非CS专业如何求职算法工程师?自己适合做算法吗?做算法需要学习什么?面试和工作经历谈主讲人:杨帆算法工程师...

2020-04-26 17:30:00

机器学习免费跑分神器:集成各大数据集,连接GitHub就能用,还能验证论文结果...

本文经AI新媒体量子位(公众号 ID: QbitAI)授权转载,转载请联系出处搞机器学习的小伙伴们,免不了要在各种数据集上,给AI模型跑分。现在,Papers with ...

2019-11-25 14:04:13

过去10年NIPS顶会强化学习论文(100多篇)汇总(2008-2019年)

来源:nips.cc自从数年前深度学习流行以来,NIPS 成为学术界、产业界重点关注的学术会议之一,参会人数从 5 年前的 2000 人一度飙升到 2018 年的 800...

2019-11-21 12:08:15

嘀嘀!机器学习之家专车送你进BAT(第1期送课程、送资料福利来啦!)

AI的浪潮滚滚来袭,以智慧和帅气迷倒万千少男少女的小编 的偶像——李开复老师 说:等等,这和我有什么关系呢?来看看这张图!这些技术 只要学一样,就牛逼了呀!想想还有点小激动就这么定了!2018年,一定要学好高大上的机器学习 和 深度学习再学个热门又好找工作的自然语言处理把BAT金光闪闪的offer和温柔美丽的前台和HR一并笑纳!那种“西二旗码农年薪五十万 却活得像年薪五万”的艰苦生活让我来!等等,

2018-02-02 00:00:00

自然语言处理与机器学习技术博客、学习资料精选[附网盘地址]

自然语言处理与机器学习技术博客、学习资料精选!首先,恭喜点开了这篇文章的读者,本文所提供的资料是免费的,小编不卖资料,是赠送资料!今天咱们的学习社区里有学员提出要推荐一些NLP方面的博客、站点,因此小编整理了一下。顺便赠送一些NLP方面的网盘资料。 自然语言处理与机器学习相关博客和站点精选1、技术博客——腾讯的广告工程师团队维护http://www.flickering.cn/ 2、技术博客——美

2018-01-05 00:00:00

Google的沙龙,约不约?

Google物联网创新沙龙邀请你了!今天,小编受合作伙伴——google中国孵化器(北京引力空间)委托,给长期支持我们的好朋友们,发布一则福利:Google物联网创新沙龙开始接受报名了!先到先得哟。“If you can build an app, you can build a device. ” 打造一款物联网智能设备就像开发一款 APP 一样简单?  使用 Google 的 Android

2018-01-04 00:00:00

公开课 | 机器学习基石08 Noise and Error

前面几篇通过引入 VC 理论证明了机器学习的可行性。讨论的数据都是无噪音的,但实际数据,噪音往往不可避免。 本篇是承上启下的一篇,连接了理论部分和后续具体的机器学习演算法,容易被忽略,个人觉得是非常重要的一篇。介绍了 noise 和 error 两个核心概念。讲解即便 noise 存在的情况下,绝大部分 H 和 err,VC 理论同样适用。1我理解的 VC 理论先回顾在没有 Noise 情形下的机

2017-12-27 00:00:00

机器学习 | 三:似然函数例子解析

似然函数似然函数是一种关于统计模型中的参数的函数,表示模型参数中的似然性。给定输出 x 时,关于参数 θ 的似然函数 L(θ|x),在数值上它等于给定参数 θ 后变量 X 的概率:这个是非常重要的!举个例子,我们抛掷一枚硬币,这枚硬币不是理论上的一半一半的出现概率,而是动了手脚的,出现正面的概率是0.2,现在我们预测一下抛掷10次,出现正面的次数是多少,如果用 X 表示出现正面的次数,那么P(X)

2017-12-27 00:00:00

机器学习 | 二:高斯分布

今日话题       讲解了独立同分布的概念,高斯分布,一维高斯分布。01-独立同分布  指随机过程中,任何时刻的取值都为随机变量,如果这些随机变量服从同一分布,并且互相独立,那么这些随机变量是独立同分布。先说说独立这个概念。在预测德克萨斯州区域的房屋价值时,房屋样本x1和样本x2之间的预测是相互独立的,它们之间不存在任何关系,这也是接近实际的。同分布是指预测的房屋都是来自于德克萨斯州这块区域的,

2017-12-26 00:00:00

机器学习 | 一:协方差和相关系数

今日话题          为了深刻理解机器学习算法的原理,首先得掌握其中涉及到的一些基本概念和理论,比如概率,期望,标准差,方差。在这些基本概念上,又衍生出了很多重要概念,比如协方差,相关系数等。今天我们就来聊聊这些组成机器学习的基本概念。01概率  概率 P 是对随机事件发生的可能性的度量。例如,小明在期末考试前,统计了下自己在今年的数学考试成绩,结果显示得到80分以下的次数为2次,得80分~

2017-12-25 00:00:00

公开课 | 机器学习基石05 Training versus Testing

1统计机器学习流程图统计机器学习流程图在学习统计机器学习流程图(Learning Flow)过程中,涉及到两个核心问题:1. Eout(g) 是否能够和 Ein(g) 足...

2017-12-22 17:53:02

小知识 | 机器学习:不得不知的概念(3)

归纳偏好归纳偏好(inductive bias),机器学习算法在学习过程中对某种类型假设的偏好。任何一个有效的机器学习算法必有其归纳偏好,否则它将被假设空间中看似在训练集上等效的假设所迷惑,而无法生成确定的学习结果,这也是机器学习中非常重要的概念,举例说明。归纳偏好例子如果我们在购买某个股票时假定根据两个主要特征:股票经纪公司等级和股票最近3个月的涨幅情况,进而判断是否购买某只股。假定股票经纪公司

2017-12-22 00:00:00

小知识 | 机器学习:不得不知的概念(2)

本文通过一个例子说明什么是机器学习的泛化能力,理解它有助于你了解机器学习为什么要解决过拟合问题。泛化能力泛化能力(generalization),学得的模型适用于新样本的能力,是非常重要的能力。举个例子来说明什么是泛化能力。就在我们上学那回,小明爱动脑筋,老师讲的题目不光会做,还能举一反三;小红学习很努力,上课认真听讲,老师布置的作业完成的非常好,但是这仅限于老师讲过的知识范畴内,因为小红不喜欢动

2017-12-21 00:00:00

公开课 | 机器学习基石03 Types of Learning

 写在前面本篇从输出空间、数据标签、协议、输入空间四个角度介绍各式各样的机器学习方法。1按照输出空间(Output Space)分类按照Output Space可以分为:...

2017-12-20 17:57:47

小知识 | 机器学习:不得不知的概念(1)

要想精确地入门机器学习,有一些概念,是我们得准确掌握的,这通常是第一步,走好这一步能为未来构建机器学习大厦打下坚实的地基,同时为你理解基于这些概念的理论和算法提供必不可少的帮助。  数据集(data set)  记录的集合,假如我们用3个特征,分别为色泽,根蒂,响声来描述西瓜的特点,并且拿到了基于这3个特征的10万条记录,其中一条记录的取值为:色泽=光亮,根蒂=坚硬,响声=清亮如果记录到.csv

2017-12-20 00:00:00

干货 | 机器学习基石02 Learning to Answer Yes/No

感知器模型 Perceptron现实生活中,存在大量的"二分类问题",比如该不该给客户发信用卡。对于"二分类问题",最简单的模型就是"感知器模型"。01感知器模型features: X = (x1, x2, ..., xd)if ∑wixi > threshhold(Yes)if ∑wixi 02感知器模型的Hypothesis Seth(x) = sign( ∑wixi - threshhold

2017-12-19 00:00:00

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