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七种常用特征工程 – 数据挖掘之家 | 数据服务联盟
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因此基本上增加的属性等于相应数目的类别，并且对于你数据集中的每个实例，只有一个是1 其他的为0 ，这也就是独热 one-hot)编码方式 类似于转换成哑变量。 这里存在两个问题，首先，对于一个数学模型，这意味着某种意义上红色和绿色比和蓝色更 相似 因为 1-3 1-2。 其实年龄组是更为相关的因子，所有我们可以将年龄分布划分成1-10,11-18,19-25,26-40等。 然后，A&B之间的交叉特征如下 { A1，B1 ， A1，B2 ， A2，B1 ， A2，B2 }，并且你可以给这些组合特征取任何名字。 我们不考虑实际模型，首先，将X,Y值分成{x 0,x =0}&{y 0,y =0}对我们来说会很有用，将划分结果取名为{Xn,Xp}和{Yn,Yp}。 因此如果现在将特征X和特征Y组成成交叉特征，你会有四个象限特征，{I,II,III,IV}分别对应于{(Xp, Yp), (Xn, Yp), (Xn, Yn), (Xp, Yn)}。 版权所有，保留一切权利 2017 数据挖掘之家 数据服务联盟.
用一个大家都懂的方式来聊聊YouTube基于深度神经网络的推荐系统 – 数据挖掘之家 | 数据服务联盟
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视频 语料 库存日益增长，就需要一个推荐系统及时、准确地将用户感兴趣的视频不断推荐 …. 至于为什么很多视频网站尚未采用深度学习推荐算法，而Google却如此着急地在任何需要机器学习的应用场合都尝试深度学习，想必原因也是一目了然 很多人可能认为 深度学习只是一个噱头，没有什么实质性的帮助 ，而YouTube推荐系统的工程师以行动代替说辞 因为我能。 来源: Dataguru.cn 原作者: James Zhu. 版权所有，保留一切权利 2017 数据挖掘之家 数据服务联盟.
嵌入式系统深度学习 – 数据挖掘之家 | 数据服务联盟
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第一部分 深度学习框架、特征和挑战 U 00A0 U 00A0 U 00A0 U 00A0 U 00A0 U 00A0 U 00A0. 第三部分 CDNN 一键生成网络 U 00A0 U 00A0. 深度学习技术于 2012 年达到 16% 的五大错误率，现在低于 5%，超出人为表现 如需了解更多有关神经网络和深度学习框架的介绍性信息，您可阅读近期关于这个话题的最新博客。 其中有两个领先和最知名的框架分别为 UC Berkeley 开发的 Caffe 以及谷歌近期发布的 TensorFlow。 虽然以研究为导向的网络 例如 AlexNet 在固定大小的 ROI 上运行，但优化合适的解决方案需要更灵活的商业网络。 自 2014 年夏天推出，它可从一个支持各种图像分类任务的预训练神经网络模型大数据库 即 Model Zoo 中受益匪浅。 与之相比，TensorFlow 则在近期于 2015 年 11 月首次推出。 CNN 中的总层数可能从许多层到大约 24 层不等，例如 AlexNet，而如为 SegNet，则最多为 90 层。 这些类型的网络可通过 GoogLeNet、SegNet 和 ResNet 例证。
大数据 – 数据挖掘之家 | 数据服务联盟
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在嵌入式系统上的深度学习 随着人工智能 (AI) 几乎延伸至我们生活的方方面面，主要挑战之一是将这种智能应用到小型、低功耗设备上。 它的主要思想是在不同的数据子集和特征子集上运行特征选择算法，不断的重复，最终汇总特征选择结果，比如可以 … 5 . 特征选择主要有两个功能 减少特征 … . 本文对这些方法进行了总结， 然后概括地提出了商品特征学习框架以及垂类数据挖掘方式， 最后 … . 摘要: 天使投资与风险投资 Venture Capital 都是创业投资的重要来源，主要投资于具有高成长、高回报率的初创型企业。 与风险投资所不同的是，天使投资人一般采用的是自有资金，而风险投资则采用募集资本的形式，例如表1所 … . 摘要: 最近谷歌在其云机器学习 API 的产品页面上添加了 Try the API box 云视觉 API Cloud Vision API 语音 API Speech API 和自然语言 API Natural Language API。 视频 语料 库存日益增长，就需要一个推荐系统及时、准确地将用户感兴趣的视频不断推荐 … . 简单的说，特征工程 … 像.
数据挖掘 – 数据挖掘之家 | 数据服务联盟
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摘要: 实际上，这个故事引申出了日常研发中经常出现的几个决策场景，例如 最近训练出几个模型，该如何选择 如何证明机器学习模型优于目前人工设置的模型 几个新设计的产品方案，该如何选择 等等。 对上述问题，齐贺提出 … 4月2. 作者 Ron Zacharski 第八章 聚类 前几章我们学习了如何构建分类系统，使用的是已经标记好类别的数据集进行训练 训练完成后我们就可以用来预测了 这个人看起来像是篮球运动员，那个人可能是练体操的;这个人三年内不会患有糖尿病。 面向程序员的数据挖掘指南 七 -Naive Bayesian and Text mining. 作者 Ron Zacharski 第七章 朴素贝叶斯和文本数据 非结构化文本的分类算法 在前几个章节中，我们学习了如何使用人们对物品的评价(五星、顶和踩)来进行推荐;还使用了他们的隐式评价 买过什么，点击过什么;我们利用特征来进行分类，如身高、. 作者 Ron Zacharski 第六章 概率和朴素贝叶斯 朴素贝叶斯 还是让我们回到运动员的例子。 内容 潘多拉推荐系统简介 特征值选择的重要性 示例 音乐特征值和邻域算法.
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在嵌入式系统上的深度学习 随着人工智能 (AI) 几乎延伸至我们生活的方方面面，主要挑. 在嵌入式系统上的深度学习 随着人工智能 (AI) 几乎延伸至我们生活的方方面面，主要挑战之一是将这种智能应用到小型、低功耗设备上。 它的主要思想是在不同的数据子集和特征子集上运行特征选择算法，不断的重复，最终汇总特征选择结果，比如可以 … 5 . 特征选择主要有两个功能 减少特征 … . 本文对这些方法进行了总结， 然后概括地提出了商品特征学习框架以及垂类数据挖掘方式， 最后 … . 摘要: 天使投资与风险投资 Venture Capital 都是创业投资的重要来源，主要投资于具有高成长、高回报率的初创型企业。 与风险投资所不同的是，天使投资人一般采用的是自有资金，而风险投资则采用募集资本的形式，例如表1所 … . 摘要: 最近谷歌在其云机器学习 API 的产品页面上添加了 Try the API box 云视觉 API Cloud Vision API 语音 API Speech API 和自然语言 API Natural Language API。 简单的说，特征工程 … 像.
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