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顶尖的数学家炒股是不是特别厉害?

什么样的人不适合炒股?一、纯感性思维的人;二、数学不好的人。第一个题目笔者曾跟不少人探讨过,为什么股票投资的顶尖领域没有女性。VC有今日资本徐新、资产配置领域哈佛大学捐赠基金的掌管者是女性、证券分析行业有互联网女皇Mary Meeker,唯独股票投资大机构的大佬没见过女性。当然,炒股顶尖没有女性不代表女人不适合炒股。如果直接把这两者划等号,就是逻辑不及格,炒股也很危险。因为绝大多数炒股的男人也没机会成为顶尖。而炒股的男性的平均表现和炒股的女性的平均表现,笔者没有调查数据不敢妄言。抛开有一定争议性的话题不说,数学不好的人一定不适合炒股。数学好的人在股市中的平均表现一定...[详情]

顶尖的数学家炒股是不是特别厉害?

什么样的人不适合炒股?一、纯感性思维的人;二、数学不好的人。第一个题目笔者曾跟不少人探讨过,为什么股票投资的顶尖领域没有女性。VC有今日资本徐新、资产配置领域哈佛大学捐赠基金的掌管者是女性、证券分析行业 ...

基于深度学习的商品检索技术

商品检索是一门综合了物体检测、 图像分类以及特征学习的技术。 近期, 很多研究者成功地将深度学习方法应用到这个领域。 本文对这些方法进行了总结, 然后概括地提出了商品特征学习框架以及垂类数据挖掘方式, 最后 ...

深度学习解决机器阅读理解任务的研究进展

关于阅读理解,相信大家都不陌生,我们接受的传统语文教育中阅读理解是非常常规的考试内容,一般形式就是给你一篇文章,然后针对这些文章提出一些问题,学生回答这些问题来证明自己确实理解了文章所要传达的主旨内容 ...

结合Scikit-learn介绍几种常用的特征选择方法(下)

稳定性选择是一种基于二次抽样和选择算法相结合较新的方法,选择算法可以是回归、SVM或其他类似的方法。它的主要思想是在不同的数据子集和特征子集上运行特征选择算法,不断的重复,最终汇总特征选择结果,比如可以 ...

结合Scikit-learn介绍几种常用的特征选择方法(上)

特征选择(排序)对于数据科学家、机器学习从业者来说非常重要。好的特征选择能够提升模型的性能,更能帮助我们理解数据的特点、底层结构,这对进一步改善模型、算法都有着重要作用。特征选择主要有两个功能:减少特征 ...

看待逻辑回归的12种方式

逻辑回归(Logistic regression)是一种最流行的分类技术。实际上,它是如此流行,以至于各个领域都对其有独到见解。因此他们既可以使用,也可以在相同理论框架下比较逻辑回归和他们正在研究的技术。我试着复述我听说 ...

GitHub十大深度学习项目

在Github上排名前10位的机器学习项目包括许多库,框架和教育资源。看看别人都在用的工具,和学习的资源。作者Matthew Mayo, KDnuggets.开源工具在数据科学工作流程中越来越重要.最近KDnuggets软件民意调查结果显示,7 ...

卷积神经网络工作原理直观解释

其实我们在做线性回归也好,分类(逻辑斯蒂回归)也好,本质上来讲,就是把数据进行映射,要么映射到一个多个离散的标签上,或者是连续的空间里面,一般简单的数据而言,我们很好拟合,只要线性变化一下,然后学习出 ...

机器学习算法已能发现艺术历史学家从未注意的画作亮点

鉴别艺术作品的优劣是极端复杂的,在审视一副画作时,艺术专家通常会判断它所属的类型、流派、作者和时代。艺术历史学家更为深入,他们会寻找画家间的影响和联系,这项工作更为棘手。因此,使用计算机去鉴别画作,寻 ...

2016 年 Java 工具和技术的调查:IDEA 已超过 Eclipse

最近「技术最前线」看到 RebelLabs 做了一次 2016 年 Java 工具与技术的调查,调查报告虽然是 6 月公布的,但数据一点也不过时。所以「技术最前线」忙会了一中午,写了这篇文章,带大家一起看看一些值得关注数据。比 ...

点将台:2016年最佳开源数据中心和云计算软件

容器、微服务、分布式集群……由于大家竭力颠覆传统应用程序架构,把各部分拆分开来,然后通过API再连接起来,一切似乎变小了,同时又似乎变大了。欢迎来到崭新、更简单、更复杂的基础设施即代码(infrastructure as ...

经典:编程面试的 10 大算法概念汇总

以下是在编程面试中排名前 10 的算法相关的概念,我会通过一些简单的例子来阐述这些概念。由于完全掌握这些概念需要更多的努力,因此这份列表只是作为一个介绍。本文将从Java的角度看问题,包含下面的这些概念:1. ...

Ohm:用两百行 JavaScript 创造你自己的编程语言

解析器是一种超级有用的软件库。从概念上简单的说,它们的实现很有挑战性,并且在计算机科学中经常被认为是黑魔法。在这个系列的博文中,我会向你们展示为什么你不需要成为哈利波特就能够精通解析器这种魔法。但是为 ...

为何Yelp弃用Storm和Heron,自建流处理器PaaStorm?

在2010年时,Yelp开源了一个名叫MRJob的框架,是用来在AWS基础设施上运行大MapReduce Job的。Yelp的工程师们用MRJob实现了很多功能,从广告推送到翻译,比比皆是。事实证明,MRJob是一个非常强大的工具,可以在我们 ...

从硬件配置到软件安装,一台深度学习机器的配备指南

一旦我决定了搭建我自己的 GPU 系统时,我首先想到的是:为什么要这么麻烦自己去搭建一个呢,英伟达不是刚发布了其强大的 DevBox 吗,而且还可能有其它供应商也在为深度学习应用做同样的事?浏览网络时我发现 Tim De ...

容器化OpenStack的好处

2016年OpenStack中国峰会,最大的一个感受,就是厂商都在做容器化OpenStack。这已经是一个不可逆转的势头。Mirantis的Fuel也要实现容器化OpenStack;Canonical的Ubuntu OpenStack,通过LXD实现容器化;Rackspace通过 ...

GitHub排名前20的Pandas, NumPy 和SciPy函数

几个月前,我看到一篇博文根据Github上的实例,列出了一些最流行的python库中最常用的函数/模块。我已将这些结果做了可视化并写下每个库中排名前10的例子。我在下文中列举了一些,完整版本可以在IPython notebook文 ...

2016年那些看似不靠谱的云计算预测,有哪些成真了?

2016年已经过去大半,云计算市场也发展得风生水起,Tableau在今年春天曾对云计算市场做出的十大预测。本篇文章从国内视角对这些预测进行了一一复盘。1、云竞争的本质是:数据争夺。从Salesforce到AWS,云计算领域的 ...