• 分析了1000+面试者,我发现90%的机器学习新人都犯了同一个错误
    大家好,我是chris,入行前5年在一家上市游戏公司做算法,从数据挖掘算法在业务线落地开始,涉及机器学习、深度学习,后来逐步负责整个算法团队建设。 现在在阿里,也是负责算法方面的工作,涉及到的领域涵盖CV、NLP、架构等,业务线也扩展到广告、运营、客服、风控等各个方面。为什么算法岗难招到人?在外行人眼中,算法工程师可能拿到最近某大神新发的Paper,或者自己钻研理论推公式产出理论成果,通过并行编程实现其支持大规模数据训练,然后打败现有模型,ctr提升200%,收入提高200%,年薪百万。然而实际情况是:理想...
  • 你应该掌握的七种回归技术
    算法数学之美日期:2019年6月13日正文共:4696字10图预计阅读时间:12分钟来源:mengyidan1988 什么是回归分析?回归分析是一种预测性的建模技术,它研究的是因变量(目标)和自变量(预测器)之间的关系。这种技术通常用于预测分析,时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。例如,司机的鲁莽驾驶与道路交通 事 故数量之间的关系,最好的研究方法就是回归。回归分析是建模和分析数据的重要工具。在这里,我们使用曲线/线来拟合这些数据点,在这种方式下,从曲线或线到数据点的距离差异最小。我会在接下来的部分详细...
  • 我有个朋友转行了算法岗,年薪80万。
    这几年,机器人、自动驾驶、人脸识别等人工智能名词出现得越来越频繁,我身边也有好几个后端朋友开始入门机器学习/算法岗,其中一个就是标题上的那位,目前已经在一家算法初创公司做了技术合伙人,年薪80万。其实,我惊讶的不是他80万的年薪,因为这对于一个有阿里、乐视等大厂背景的10年+经验的后端来说并不高,我只是奇怪他成功转型的原因,毕竟AI对于学历和数学的要求实在让人望而却步。但这之后我查询了相关报告才意外发现,2018年从JAVA转入AI领域的人员占据首位。▲数据来源:2018年中国人工智能发展报告原来,AI领域...
  • 我有个朋友转行了算法岗,年薪80万
    (点击上方快速关注并设置为星标,一起学Python)大家好,我是chris,工科硕士出身,入行前5年在一家上市游戏公司做算法,从数据挖掘算法在业务线落地开始,涉及机器学习、深度学习,后来逐步负责整个算法团队建设。现在就职于阿里,也是负责算法方面工作,涉及到的领域涵盖CV、NLP、架构等,业务线也扩展到广告、运营、客服、风控等各个方面。在选择硕士方向时,结合当时的各方信息,个人认为数据科学会在未来的30~50年蓬勃发展。所以选择当时没多少人选的模式识别,从今天回头看,眼界和选择有时候真的非常重要。工业界人工智...
  • 送25本《Python+TensorFlow机器学习实战》书籍
    每个大佬送5本书,一共25本!包邮到你家楼下,哈哈!怎么送书呢?方法当然是很简单啦,关注下面公众号,后台回复「抽奖」,弹出小程序二维码后长按就能参与抽奖啦!全部参与,中奖率提高很多倍!开奖时间为:2019.7.14 晚上 20:00中奖的小伙伴一定要记得加对应的公众号博主微信哈!告知具体信息!AI资源汇小詹同学python爬虫人工智能大数据深度学习自然语言处理人工智能图谱书籍内容编辑推荐:很系统:讲解19种机器学习经典算法,依次击破重难点很图示:书中包括113张图解说明,方便读者理解很实用:囊括文本识别、语...
  • 数据科学必备基础之线性回归
    TUSHARE  金融与技术学习兴趣小组 翻译整理 | One本期编辑 | 一只小绿怪兽 译者简介:西南财经大学应用数学本科,英国曼彻斯特大学金融数学硕士,金融分析师,专注于利用数据建立金融模型,发掘潜在投资价值。作者:Mirko Stojiljkovic线性回归是统计学和机器学习的基础之一。无论是做统计,机器学习还是科学计算,都可能用上线性回归。因此,建议先掌握线性回归,然后再学习更复杂的方法。通过阅读本文,你将了解到:· 什么是线性回归· 线性回归的用途· 线性回归的原理· 在Python中实现线性回归...
  • Python|机器学习-一元线性回归
    一元线性回归模型很简单y1=ax+b+ε,y1为实际值,ε为正态的误差。y2=ax+b,y2为预测值。ε=y1-y2。def model(a,b,x):  # x is vector,a and b are the common number. return a*x+b这里将整组数据的预测结果方差作为损失函数。J(a,b)=sum((y1-y2)^2)/ndef cost(a,b,x,y):    # x is argu, y is actual result.        n=len(x)    re...
  • 赶紧收藏!西瓜书《机器学习》完整笔记来了
    开源最前线 猿妹综合整理西瓜书《机器学习》是机器学习的必读书籍。作为该领域的入门教材,在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面。适合大学三年级以上的理工科本科生和研究生,以及具有类似背景的对机器学 习感兴趣的人士虽然周志华教授已经尽可能少地使用数学知识,但是,还是没法避免必要的数学知识填充,基础较为薄弱的学生仍然觉得不好理解,这里猿妹和大家推荐一份《机器学习》的学习笔记——Machine-learning-learning-notes这份笔记出自一名叫Vay-keen的深圳大学学生,该笔记记录了其在学习这本书的过程中的理解思路以及一些有助于消化书内容的拓展知识。
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