机器学习

Apr
21

2019机器学习最具发展力研究一览

本文收集的是迄今为止在机器学习领域所进行的一些最激动人心的研究。

By Zhang Bonnie | Blog
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Jan
02

如何在15分钟内构建属于自己的基于聚类的推荐系统?

推荐引擎简单来讲就是过滤数据并向用户推荐最相关的结果。推荐这些结果的方式使得对结果感兴趣的可能性最大。现在,所有推荐引擎都有用户数据及其历史记录,可用于创建过滤算法,并最终帮助公司为每个独特用户生成非常准确的建议。我们将对Pluralsight的在线课程文本数据进行讨论,根据我们可用的商品数据制作推荐系统。

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Jun
03

哈登詹姆斯双双出局!机器学习如何预测球员胜利贡献值?

我们能用其他篮球指标预测NBA球员的个人赢球率吗?本文使用2016-2017赛季的数据来创建模型,并使用最近一个赛季的数据来预测胜利贡献值。

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Apr
15

这10本改变数据生涯的书,你看了么?

由于之前出过两期必读书目的文章,受到了观众激烈的反响,于是决定顺应市场需求,又来喂一波精神食粮。 这波粮食呢,一部分是关于初级机器学习,深度学习介绍,Python语言,数据可视化入门,一部分是关于人们对机器感兴趣的一些话题,例如特征工程,模型可解释性等。

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Feb
13

史上最全!41道 Machine Learning 高频面试题都在这里了。

这一篇干货文章涵盖了业内精读的41个机器学习问题,请你一定好好读,然后思考我们给出的答案是不是符合你的思路。相信读完这篇后,你将能够轻而易举地 handle 任何关于机器学习面试问题的工作面试。

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Jan
24

当我们谈论机器学习时我们在谈论什么?

众所周知,NIPS Conference(Neural Information Processing Systems)是机器学习领域的热门会议之一。每年顶会都会有大量重量级的科研论文发表,从1987到2017年以来,已经有超过五万篇文章。作为一个数据分析的狂热分子,让我们用code来分析这些论文,看看机器学习的新趋势吧!

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Jan
03

质问灵魂:为什么别的小朋友,都有三页纸的工作项目经验可以写成简历?

从零开始,做一个自己喜欢的数据科学项目(下)

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Jan
02

灵魂质问:人家还是个学生,哪有什么项目经验可以写在简历上呢?

从零开始,做一个自己喜欢的数据科学项目(上)

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