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Oct
30

哪些特征对你的分类模型有害?

如何计算分类器特征的误差贡献,以理解和改进模型。在本文中,我将解释在分类模型上计算这两个量背后的逻辑。我还将展示一个例子,在这个例子中,与使用预测贡献相比,使用错误贡献进行特征选择会产生更好的结果。

By Zhang Bonnie | Blog
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Oct
30

为什么流利的英语比数学或编程对ML更重要

拥有流利的英语,你可以:最有效地学习机器学习工作所需的大量信息,与招聘人员甚至首席执行官建立自信的人际关系,不会在面试中结结巴巴导致失败,在项目中获得同事的尊重,在不让自己尴尬的情况下协商薪水并要求升职,通过阅读和实施SOTA研究论文来提升你的技能和职业生涯,参加会议,这样的例子不胜枚举。让我详细地谈谈每个观点,以更好地说服你。

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Oct
26

金融中的机器学习:利用随机森林掌握时间序列分类

随机森林是机器学习中的一种集成学习技术,它将多个决策树组合在一起进行预测。它们值得研究,因为它们具有高准确性,可以处理分类和回归任务,并且能够抵抗过度拟合,同时需要最少的超参数调整,使它们成为数据科学和预测建模中强大且多功能的工具。本文展示了如何编写一个简单的分类随机森林模型来预测标准普尔500指数的每日涨跌走势。

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Oct
26

香港证券交易所推出基于区块链的结算平台

由于区块链技术,连接香港股市和中国内地股市的港交所“沪港通”(Stock Connect)系统正在升级。

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Oct
23

卫生间清洁机器人引发AI对人类劳动、工资和尊严的影响和关注

你一定要看看Somatic的这款机器人。这是一个人工智能保洁机器人,它将做所有人类不想做的肮脏工作。它们进入卫生间,进行刷洗,喷洒清洁剂,擦拭地板,将留下的水吸走,清洗马桶座圈,然后跳到下一个卫生间,重复整个过程。

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Oct
23

每个机器学习工程师都应该知道的线性代数!!

线性代数是基础数学框架,是数据科学的核心原理。从数据操作和转换到机器学习模型解释,线性代数是每个数据科学家都应该知道的不可或缺的工具。通过理解关键概念,如矩阵、向量、特征值和特征向量,数据科学家可以有效地处理、分析和提取复杂数据集的见解。在本文中,我们将探讨线性代数如何为数据科学中的机器学习做出贡献。它们有助于以图形化的方式理解机器学习模型,而我们人类擅长通过视觉几何来理解机器学习模型。

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Oct
23

如何用ChatGPT取代谷歌?

我对ChatGPT的接触遵循了一个典型的趋势:一开始非常兴奋,然后发现完全无法改变我的日常生活。我最初问了它一些简单的问题,它的功能给我留下了深刻的印象。然后我让它写一篇完整的博客,看看它能否取代我成为一名作家。我确定它不能完全取代人类,于是我完全回到了没有人工智能的工作流程。 回想起来,我需要更多关于在日常工作流程中利用人工智能的指导,这就是这篇文章要解决的问题。

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Oct
19

Netflix系统设计:构建高可用、可扩展的流媒体平台

Netflix是一种让用户订阅的流媒体服务,允许会员在互联网设备上观看电视节目和电影。它可在Web、iOS、Android、电视等平台上使用。让我们设计一个类似Netflix的视频流媒体服务,类似于亚马逊Prime Video、Disney Plus、Hulu、YouTube、Vimeo等服务。

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