文章分类 - 数据挖掘
摘要：I have been playing around with spatial modelling in the R INLA package. This blog just records a few thoughts I have had about using INLA for kriging
阅读全文
摘要：1、背景 CTR预估，广告点击率（Click-Through Rate Prediction）是互联网计算广告中的关键环节，预估准确性直接影响公司广告收入。CTR预估中用的最多的模型是LR（Logistic Regression）[1]，LR是广义线性模型，与传统线性模型相比，LR使用了Logit变
阅读全文
摘要：Many introductions to Bayesian analysis use relatively simple didactic examples (e.g. making inference about the probability of success given bernoull
阅读全文
摘要：In my last posts ([here](http://flovv.github.io/Logo_detection_deep_learning/ and here, I described how one can detect logos in images with R. The fir
阅读全文
摘要：In this post, I'd like to focus on data munging, e.g. the process of acquiring and arranging data (typically in a tidymanner) prior to data analysis.
阅读全文
摘要：In the third part in a series on Tidy Time Series Analysis, we’ll use the runCor function from TTRto investigate rolling (dynamic) correlations. We’ll
阅读全文
摘要：For R users, there hasn’t been a production grade solution for deep learning (sorryMXNET). This post introduces the Keras interface for R and how it c
阅读全文
摘要：推荐系统里面有两个经典问题：EE和冷启动。前者涉及到平衡准确和多样，后者涉及到产品算法运营等一系列。Bandit算法是一种简单的在线学习算法，常常用于尝试解决这两个问题，本文为你介绍基础的Bandit算法及一系列升级版，以及对推荐系统这两个经典问题的思考。 什么是Bandit算法 为选择而生 我们会
阅读全文
摘要：本文要介绍的这一篇paper是ICML2016上一篇关于 CNN 在图（graph）上的应用。ICML 是机器学习方面的顶级会议，这篇文章--<< Learning CNNs for Graphs>>--所研究的内容也具有非常好的理论和实用的价值。如果您对于图的数据结构并不是很熟悉建议您先参考本文末
阅读全文
摘要：1. 引言 偶尔遇到了这样一个问题，如何进行图片分类。最近deep learning很火，我们就试着用了一把，效果不错。Mxnet里面有很多训练的例子，可是如何拿训练好的模型去预测，如何生成训练数据，都没有实际的例子。这个就做一个实际的例子，来看看mxnet如何在我们工作中被使用。这个应用可以用来分
阅读全文
摘要：卷积神经网络原理浅析 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）最初是为解决图像识别等问题设计的，当然其现在的应用不仅限于图像和视频，也可用于时间序列信号，比如音频信号、文本数据等。在早期的图像识别研究中，最大的挑战是如何组织特征，因为图像数据不像其他类型的数据
阅读全文
摘要：亚马逊将MXNet指定为官方深度学习平台，1月23日MXNet成为Apache的卵化项目。 无疑，这些将MXNet推向深度学习的热潮中，成为热捧的项目。当然，学习MXNet也是很有必要的。哈哈，加油深度学习。 目前支持以下的语言： Python R C++ Julia Scala Python R
阅读全文
摘要：Increasing amount of data is available on the web. Web scraping is a technique developed to extract data from web pages automatically and transforming
阅读全文
Feature Engineering in IoT Age – How to deal with IoT data and create features for machine learning?
摘要：Introduction If you ask any experienced analytics or data science professional, what differentiates a good model from a bad model – chances are that y
阅读全文
摘要：Introduction Reinforcement learning has recently gained a great deal of traction in studies that call for human-like learning. In settings where an ex
阅读全文
摘要：Machine learning uses so called features (i.e. variables or attributes) to generate predictive models. Using a suitable combination of features is ess
阅读全文
摘要：Introduction Over the last 12 months, I have been participating in a number of machine learning hackathons on Analytics Vidhya and Kaggle competitions
阅读全文
摘要：互动演讲版本请点这里 # dir <- 'F:/Projects/Rpackage/streamlineR' dir <- 'C:/Users/Jianhua/Dropbox/work_doc/Rpackage/streamlineR' knitr::opts_chunk$set(echo = TR
阅读全文
摘要：分类模型是数据挖掘中应用非常广泛的算法之一，常用的分类算法有Logistic模型、决策树、随机森林、神经网络、Boosting等。针对同一个数据集，可以有这么多的算法进行分析，那如何评估什么样的模型比较合理呢？本文就讲讲常用的模型验证武器，主要包括混淆矩阵、ROC曲线、提升度、增益法和KS统计量。
阅读全文
摘要：我们有一期的文章讲述了如何使用caret包进行数据的预处理，其中内容包括哑变量的创建、近零方差变了的筛选、数据标准化、缺失值处理、数据分割等。可以在教你使用caret包(一)--数据预处理获取更详细的内容介绍。下面我们接着讲讲如何使用caret包实现特征选择的任务。 特征选择的实质就是在已有的变量基
阅读全文
浙公网安备 33010602011771号