摘要：
前提摘要 在数字经济新时代，金融服务主管正在寻求方法去细分他们的产品和市场，保持与客户的联系，寻找能够推动增长和收入的新市场，并利用可以增加优势和降低风险的新技术。 在拥有了众多可用数据之后，金融机构利用数据科学，尤其是预测分析和机器学习技术，使企业能够根据既定的商业目标做出更好的决策。 准确的预测 阅读全文
posted @ 2020-02-27 21:55
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1.简介 大数据时代正在唤醒企业通过利用客户数据获得竞争优势的机会。数据的广泛使用性和高度复杂性让仅使用传统决策技术来盈利变成不可能。 这些传统方法主要使用电子表格，数据库查询和其它商业智能工具。另外，人们对从大数据中提取的有用信息和知识方法越来越感兴趣，这使得决策风格从基于经验直觉逐渐转变成数据驱 阅读全文
posted @ 2020-02-22 14:14
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摘要：
从上一个章节的介绍中，我们主要了解深度学习（特指多层感知器）的一些基本情况，以及它背后复杂的计算过程。 参数学习的每一次迭代，都会消耗巨大的运算资源和时间。因此本篇我们来谈谈如何选择合适的超参数来加速模型的学习过程。 1 多层感知器的建模优化 在机器学习的上下文中，模型超参数指的是在建模学习过程之前 阅读全文
posted @ 2020-08-13 13:31
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摘要：
01 摘要 深度学习可以看作是机器学习领域中的一个前沿分支。现如今，深度学习在图像处理、自然语言处理、搜索技术、数据挖掘等领域都取得了不菲的成果。 简单来说，目前几乎所有的深度学习模型都可以用下图的模式总结。模型的最前面一层是输入层，代表了模型的输入（自变量）数据。模式的最后是一个输出层，代表了模型 阅读全文
posted @ 2020-08-13 13:26
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1. 背景 在当下的大数据时代中，各行各业都同时面临大数据所带来的数据规模大和数据来源繁多的机遇与挑战。如何更好的获取数据、处理数据和合并数据对于提高工作效率是至关重要的。 PDF是非常常见的数据来源，尤其见于公司的各种报告和报表中。将PDF中的数据提取出来并做相应的整合在通常情况下我们只能借助IT 阅读全文
posted @ 2020-08-13 13:25
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摘要：
1. 摘要 在上一篇文章里，我们着重讲解了线性回归。既如何探索不同的影响因素（或自变量）与一个连续型变量的的线性关系。但在现实生活中，我们关心的往往是分类型的问题。比如生物学家会去探究不同的生活习惯和遗传基因是否会导致相应的癌症，比如汽车厂商会去探究不同的驾驶行为和行驶路况是否会导致汽车的部件提前损 阅读全文
posted @ 2020-08-13 13:24
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1. 摘要 随着数据导向型决策、数据科学、大数据分析等话题日益火热，各行各业都开始关注数据分析这个课题。数字化转型成了很多企业在未来十年的重大举措。企业如何利用现有庞大的数据辅助决策，以及通过数据分析帮助企业盈利或削减开支成了越来越多部门关注的难题。 除了上述提到的行业内部的业务理解，从业人士对数据 阅读全文
posted @ 2020-08-13 13:23
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摘要：
在现代化的生产环境中，机器人应用于各种自动化任务，例如托举，焊接，涂漆，包装，产品检查和其他任务。机器人可以高效率，高持久性的工作。不过一旦出现故障，就将带来很大的经济损失。华尔街日报曾估计工业制造商的停机成本大约为每年500亿美金。这些意外停机中42%来自设备故障。意外停机会导致过度维护，修复以及 阅读全文
posted @ 2020-08-13 13:22
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1. 简介 大数据时代正在唤醒企业利用数据获得竞争优势的机会。数据的广泛使用性和高度复杂性让仅使用传统决策技术来盈利变成不可能。 这些传统方法主要使用电子表格，数据库查询和其它商业智能工具。另外，人们对从大数据中提取的有用信息和知识方法越来越感兴趣，这使得决策风格从基于经验直觉逐渐转变成数据驱动。 阅读全文
posted @ 2020-08-13 13:18
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