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随笔分类 -  Machine Learning

Machine Learning Cases

摘要：Machine Learning can be applied wherever data is available to gain new insight and improve decision making.E-TailingProduct Recommendation EnginesCross Channel AnalyticsEvents/Activity Behavior SegmentationRetail/ConsumerMerchandizing and market basket analysis.Campaign management and optimizationSu 阅读全文

posted @ 2013-06-13 17:40 疯狂原始人 阅读(241) 评论(0) 推荐(0)

深度学习(Deep Learning)综述

摘要：Comments from Xinwei: 本文是从deeplearning网站上翻译的另一篇综述，主要简述了一些论文、算法已经工具箱。深度学习是ML研究中的一个新的领域，它被引入到ML中使ML更接近于其原始的目标：AI。查看a brief introduction to Machine Learning for AI 和 an introduction to Deep Learning algorithms.深度学习是关于学习多个表示和抽象层次，这些层次帮助解释数据，例如图像，声音和文本。对于更多的关于深度学习算法的知识，查看：The monograph or review paper Le 阅读全文

posted @ 2013-06-13 14:20 疯狂原始人 阅读(384) 评论(0) 推荐(0)

「机器学习和大数据计算都是学数学应该干的，学计算机的相比毫无优势」

摘要：「机器学习和大数据计算都是学数学应该干的，学计算机的相比毫无优势」这种说法是否正确？为什么？陈怀临前辈今天在微博上说的，各位是否赞同这种观点？我在本科阶段学的软件，学的数学确实不多，后来发现机器学习是自己的乐趣所在，看到陈怀临前辈的言论，让我比较担忧是否计算机出身是否不好、是否出现瓶颈。高英恺，格格不入工科不闷骚男~17 票，来自知乎用户、田野、知乎用户 更多首先想说的是别把学计算机的和学数学的划分的太清。学数学的可以不了解计算机，但如果你想在计算机科学（注意是科学）领域做出点成就的话不可能不精通数学。另外，机器学习和大数据也分很多方面啊，最简单的分类就可以分成理论研究和工程应用。对理论研究来 阅读全文

posted @ 2013-06-13 10:13 疯狂原始人 阅读(3600) 评论(0) 推荐(0)

左路Deep Learning+右路Knowledge Graph，谷歌引爆大数据

摘要：文章来自邓侃的博客。数据革命迫在眉睫。不仅学术意义巨大，而且离钱很近。所以，各大公司重兵集结，虎视眈眈。Google 兵分两路，左路以 Jeff Dean 和 Andrew Ng 为首，重点突破 Deep Learning 等等算法和应用，右路军由Amit Singhal领军，目标是构建Knowledge Graph基础设施。而在攻克技术难题之后，就是动用资本和商业的强力手段，跑马圈地了。Google的Amit Singhal以下为全文：2013年1月15日，新浪微博@王威廉发了一条消息，说机器学习领域的大牛，Alex Smola入盟CMU，讲授机器学习入门课程，该课程的视频将在网上公开。我回 阅读全文

posted @ 2013-06-12 20:52 疯狂原始人 阅读(198) 评论(0) 推荐(0)