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  • 机器学习与大数据-2015年夏季百题讲座本次博文采用MarkDown编辑器来进行编辑,尝尝鲜: 2015年在学校开设夏季百题讲座的幻灯片 内容还是比较粗浅的,但是希望给大家一点有益的提示。机器学习大数据究竟对我们的...

    机器学习与大数据-2015年夏季百题讲座

    本次博文采用MarkDown编辑器来进行编辑,尝尝鲜:
    2015年在学校开设夏季百题讲座的幻灯片 内容还是比较粗浅的,但是希望给大家一点有益的提示。机器学习和大数据究竟对我们的生活提高了哪些帮助?虽说当时听讲座的人并不是很多,但是我还是很卖力的将我这段时间阅读machine learning的体会写入了这次讲座。内容上虽然很粗浅,但是我觉得还是对大家有一定的帮助的,希望打击喜欢。
    - 关于大数据
    - 相关的流行领域
    - 大数据的实例
    - Machine Learning中的一些话题
    - 一些简单的模型
    - 回归模型的意义
    - Machine Learning的方法简介
    - 聚类回归算法


    Slide的下载链接

    [2015夏季百题讲座]机器学习和大数据。 —— [ 大数据讲稿 ]

    讲稿的封面


    参考资源

    [1].Coursera(https://zh.coursera.org/learn/machine-learning)
    [2].Statistical Learning(统计学习)

    展开全文
  • python+spark2.0 + Hadoop机器学习与大数据实战——学习笔记第一章介绍1.1机器学习的介绍1.2Spark的介绍功能快捷键合理的创建标题,有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接图片如何插入一段漂亮的代码片生成...

    第一章介绍

    1.1机器学习的介绍

    机器学习架构:
    主要分为训练阶段(Training)和预测阶段(Predict):
    主要包括Feature Extraction(特征提取),产生Feature(数据特征)以及Label(预测目标)。
    机器学习的分类表
    机器学习的分类表
    主要包括二元分类、多元分类、回归分析、聚类分析:

    在这里插入图片描述

    1.2Spark的介绍

    1. 全新的界面设计 ,将会带来全新的写作体验;
    2. 在创作中心设置你喜爱的代码高亮样式,Markdown 将代码片显示选择的高亮样式 进行展示;
    3. 增加了 图片拖拽 功能,你可以将本地的图片直接拖拽到编辑区域直接展示;
    4. 全新的 KaTeX数学公式 语法;
    5. 增加了支持甘特图的mermaid语法1 功能;
    6. 增加了 多屏幕编辑 Markdown文章功能;
    7. 增加了 焦点写作模式、预览模式、简洁写作模式、左右区域同步滚轮设置 等功能,功能按钮位于编辑区域与预览区域中间;
    8. 增加了 检查列表 功能。

    功能快捷键

    撤销:Ctrl/Command + Z
    重做:Ctrl/Command + Y
    加粗:Ctrl/Command + B
    斜体:Ctrl/Command + I
    标题:Ctrl/Command + Shift + H
    无序列表:Ctrl/Command + Shift + U
    有序列表:Ctrl/Command + Shift + O
    检查列表:Ctrl/Command + Shift + C
    插入代码:Ctrl/Command + Shift + K
    插入链接:Ctrl/Command + Shift + L
    插入图片:Ctrl/Command + Shift + G

    合理的创建标题,有助于目录的生成

    直接输入1次#,并按下space后,将生成1级标题。
    输入2次#,并按下space后,将生成2级标题。
    以此类推,我们支持6级标题。有助于使用TOC语法后生成一个完美的目录。

    如何改变文本的样式

    强调文本 强调文本

    加粗文本 加粗文本

    标记文本

    删除文本

    引用文本

    H2O is是液体。

    210 运算结果是 1024.

    插入链接与图片

    链接: link.

    图片: Alt

    带尺寸的图片: Alt

    居中的图片: Alt

    居中并且带尺寸的图片: Alt

    当然,我们为了让用户更加便捷,我们增加了图片拖拽功能。

    如何插入一段漂亮的代码片

    博客设置页面,选择一款你喜欢的代码片高亮样式,下面展示同样高亮的 代码片.

    // An highlighted block
    var foo = 'bar';
    

    生成一个适合你的列表

    • 项目
      • 项目
        • 项目
    1. 项目1
    2. 项目2
    3. 项目3
    • 计划任务
    • 完成任务

    创建一个表格

    一个简单的表格是这么创建的:

    项目 Value
    电脑 $1600
    手机 $12
    导管 $1

    设定内容居中、居左、居右

    使用:---------:居中
    使用:----------居左
    使用----------:居右

    第一列 第二列 第三列
    第一列文本居中 第二列文本居右 第三列文本居左

    SmartyPants

    SmartyPants将ASCII标点字符转换为“智能”印刷标点HTML实体。例如:

    TYPE ASCII HTML
    Single backticks 'Isn't this fun?' ‘Isn’t this fun?’
    Quotes "Isn't this fun?" “Isn’t this fun?”
    Dashes -- is en-dash, --- is em-dash – is en-dash, — is em-dash

    创建一个自定义列表

    Markdown
    Text-to-HTML conversion tool
    Authors
    John
    Luke

    如何创建一个注脚

    一个具有注脚的文本。2

    注释也是必不可少的

    Markdown将文本转换为 HTML

    KaTeX数学公式

    您可以使用渲染LaTeX数学表达式 KaTeX:

    Gamma公式展示 Γ(n)=(n1)!nN\Gamma(n) = (n-1)!\quad\forall n\in\mathbb N 是通过欧拉积分

    Γ(z)=0tz1etdt . \Gamma(z) = \int_0^\infty t^{z-1}e^{-t}dt\,.

    你可以找到更多关于的信息 LaTeX 数学表达式here.

    新的甘特图功能,丰富你的文章

    Mon 06Mon 13Mon 20已完成 进行中 计划一 计划二 现有任务Adding GANTT diagram functionality to mermaid
    • 关于 甘特图 语法,参考 这儿,

    UML 图表

    可以使用UML图表进行渲染。 Mermaid. 例如下面产生的一个序列图::

    张三李四王五你好!李四, 最近怎么样?你最近怎么样,王五?我很好,谢谢!我很好,谢谢!李四想了很长时间,文字太长了不适合放在一行.打量着王五...很好... 王五, 你怎么样?张三李四王五

    这将产生一个流程图。:

    链接
    长方形
    圆角长方形
    菱形
    • 关于 Mermaid 语法,参考 这儿,

    FLowchart流程图

    我们依旧会支持flowchart的流程图:

    Created with Raphaël 2.2.0开始我的操作确认?结束yesno
    • 关于 Flowchart流程图 语法,参考 这儿.

    导出与导入

    导出

    如果你想尝试使用此编辑器, 你可以在此篇文章任意编辑。当你完成了一篇文章的写作, 在上方工具栏找到 文章导出 ,生成一个.md文件或者.html文件进行本地保存。

    导入

    如果你想加载一篇你写过的.md文件或者.html文件,在上方工具栏可以选择导入功能进行对应扩展名的文件导入,
    继续你的创作。


    1. mermaid语法说明 ↩︎

    2. 注脚的解释 ↩︎

    展开全文
  • 互联网金融时代下机器学习与大数据风控系统 随着互联网的发展,互联网金融已成为当前最热门的话题,包括支付、理财、众筹、消费等功能在内的各类互联网金融产品和平台如雨后春笋般涌现。互联网金融是传统金融行业...

    互联网金融时代下机器学习与大数据风控系统

    随着互联网的发展,互联网金融已成为当前最热门的话题,包括支付、理财、众筹、消费等功能在内的各类互联网金融产品和平台如雨后春笋般涌现。互联网金融是传统金融行业与互联网精神相结合的新兴领域,是对传统金融行业的有效补充,因此互联网金融的健康发展应遵循金融业的基本规律和内在要求,核心仍是风险控制。

      传统金融的风险控制,主要是基于央行的征信数据及银行体系内的生态数据依靠人工审核完成。在国内的征信服务远远不够完善的情况下,互联网金额风险控制的真正核心在于可以依靠互联网获取的大数据,如BAT等公司拥有大量的用户信息,这些数据可以用来更加全面的预测小额贷款的风险。而机器学习将是大数据时代互联网金融企业构建自动化风控系统的利器。

      1. 什么是机器学习?

      机器学习这个词相信大家都是耳熟能详,尤其是近几年机器学习界的执牛耳者与互联网界的大鳄的联姻(见图1),更加推动了大众对机器学习的追求热情和在互联网行业中应用的探索热情。

      那么,什么是机器学习呢?机器学习这个词是英文名称Machine Learning的直译,从字面意义不难知道,这门技术是让计算机具有 “自主学习” 的能力,因此她是人工智能的一个分支。我个人还是比较喜欢Tom Mitchell 在《Machine Learning》一书中对其的定义:

      "A computer program is said to learnfrom experience E with respect to some task T and some performance measure P,if its performance on T, as measured by P, improves with experience E."

      关于机器学习的具体概念及介绍,有很多这方面的资料,有兴趣的话大家可以去查看,在这里我就不赘述。简而言之,机器学习方法就是计算机利用已有的数据(经验),得出某种模型,并利用模型来预测未来的一种方法,这种方法很类似于人类的思考方式(见图2)。也就是说,机器学习的一个主要目的就是把人类思考归纳经验的过程转化为计算机对数据的处理计算得出模型的过程。

      

    机器学习与人类思考的对比

      2. 机器学习算法的类型

      一般来说,机器学习算法可以分为监督学习,无监督学习,半监督学习,强化学习(Reinforcementlearning)以及推荐这几大类。各部分常见应用场景和算法详见图3。

      

      图3:机器学习算法分类

      3. 机器学习在互联网金融行业中的应用

      在企业数据的应用的场景下,人们最常用的主要是监督学习和无监督学习的模型,在金融行业中一个天然而又典型的应用就是风险控制中对借款人进行信用评估。因此互联网金融企业依托互联网获取用户的网上消费行为数据、通讯数据、信用卡数据、第三方征信数据等丰富而全面的数据,可以借助机器学习的手段搭建互联网金融企业的大数据风控系统。

      除了在放贷前的信用审核外,互联网金融企业还可以借助机器学习完成传统金融企业无法做到的放贷过程中对借款人还贷能力进行实时监控,以及实时对后续可能无法还贷的人进行事前的干预,从而减少因坏账而带来的损失。以点融网为例,经过这两年的发展,我们积累了很多用户的借款还款信息,这为我们提供了高质量的模型训练样本,也为我们搭建点融的大数据自动化审批系统奠定了坚实的基础。除了自动化审批系统外,后续我们将在用户还款能力实时监控,标的的有效组合,资产的合理配置等方面进行发力。

      目前互联网金融企业以及第三方征信公司在信用评估这方面比较常用的架构是规则引擎加信用评分卡。说到信用评分卡,最常用的算法就是Logistic Regression,这也是被银行信用卡中心或金融工程方面奉为法宝的算法。的确,Logistic Regression因其简单、易于解释、开发及运维成本较低而受到追捧。然而互联网中获取的用户的数据维度较多,以离散或分类属性变量居多,且缺失数据较多,在这种情况下,Logistic Regression的适应性会较差。而且规则引擎和信用评分卡模型分开的模式,有时会因为规则引擎里面某些规则过强而拒绝掉很多优质客户。比如,某人因学生时代的助学贷款在刚毕业时未能及时偿还而发生过逾期,按现有银行审批规则是无论现在怎样,申请信用卡时一律拒绝。因此比较好的改进方法是,将规则引擎作为一系列弱的分类器,与信用卡评分分类器一块构成强的分类器模型。在这方面,GBDT将是一个不错选择。

      GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)又叫MART(Multiple Additive Regression Tree),该模型不像决策树模型那样仅由一棵决策树构成,而是由多棵决策树构成,通常都是上百棵树,而且每棵树规模都较小(即树的深度会比较浅)。模型预测的时候,对于输入的一个样本实例,首先会赋予一个初值,然后会遍历每一棵决策树,每棵树都会对预测值进行调整修正,最后得到预测的结果。

      F (x)+β_1 T_1 (x)+β_2 T_2 (x)+?+β_mT_m (x)

      其中,F_0 为设置的初值,T_i是一棵棵的决策树(弱的分类器)。

      GBDT在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力(generalization)较强的算法。近些年更因被广泛应用于搜索排序以及推荐中而引起大家的关注,如Yahoo, Ebay等大型互联网公司就采用过GBDT进行搜索排序。在国内,我在携程工作时就曾应用GBDT算法对客人进行酒店noshow和延住的预测,为公司每年带来千万的收入,该项目是携程技术驱动业务发展的典型代表。

      GBDT作为一种boosting算法,自然包含了boosting的思想,即将一系列弱分类器组合起来构成一个强分类器。它不要求每个分类器都学到太多的东西,只要求每个分类器都学一点点知识,然后将这些

      学到的知识累加起来构成一个强大的模型。

      4. 分类模型的性能评估

      分类模型应用较多的除上面讲的Logistic Regression和GBDT,还有Decision Tree、SVM、Random forest等。实际应用中不仅要知道会选用这些模型,更重要的是要懂得对所选用的模型的性能做评估与监控。

      涉及到评估分类模型的性能指标有很多,常见的有Confusion Matrix(混淆矩阵),ROC,AUC,Recall,Performance,lift,Gini ,K-S之类。其实这些指标之间是相关与互通的,实际应用时只需选择其中几个或者是你认为是重要的几个即可,无须全部都关注。下面就以Logistic Regression为例对这些常见的指标做些简单的说明,以方便大家理解与应用。

      注: 以下所有说明均以信用评分中的好坏用户为例,坏客户(坏人)标识为1(也称正例),好客户(好人)标识为 0(也称负例)。

      1)ConfusionMatrix

      一个完美的分类模型就是,一个客户实际上属于坏的类别,模型也将其预测为坏人,实际上是好人时也预测为好人。而实际情况是模型不可能做到这一点,即常说的模型会存在误判,因此我们必须知道模型预测对的有多少,预测错的部分又占了多少,混淆矩阵就是囊括了这些所有信息。

      

      注:

      a是正确预测到的负例的数量,TrueNegative(TN)

      b是把负例预测成正例的数量,FalsePositive(FP)

      c是把正例预测成负例的数量,FalseNegative(FN)

      d是正确预测到的正例的数量,TruePositive(TP)

      a+b是实际上为负例的数量,ActualNegative

      c+d是实价上为正例的数量,ActualPositive

      a+c是预测成负例的数量,PredictedNegative

      b+d是预测成正例的数量,PredictedPositive

      2)Accuracy(准确分类率)

      Accuracy=(true positive and truenegative)/total=(a+d)/(a+b+c+d)

      3)Error Rate(误分类率)

      Error Rate=(false positive and falsenegative)/total=(c+b)/(a+b+c+d)

      4)Recall(正例覆盖率)

      recall也称为sensitivity,在机器学习中称recall 较多,而 sensitivity是生物统计中的常用叫法

      Recall=(true positive )/(actualpositive)/(c+d)

      5)Performance也称为 Precision(正例的命中率简称命中率)

      Performance=(true positive)/(predictedpositive)/(b+d)

      6)Specificity(负例覆盖率)

      Specificity=(true negative )/(actualnegative)/(a+b)

      7)Negativepredicted value (负例命中率)

      Negative predicted value=(true negative)/(predicted negative)/(a+c)

      一般在工业化应用中看重的是recall和performance,以信用审批为例,我们更关注的是在一定审批通过率的情况下,尽量降低坏账率。

      8)ROC

      ROC 曲线就是不同的阈值下,Sensitivity和1-Specificity 的组合,ROC曲线是根据与45度线的偏离来判断模型好坏。

      

      图4:ROC曲线图

      9)AUC与GINI

      曲线下的面积

      GINI=2AUC-1

      10)K-S

      用于衡量好坏两个群体分布之间的最大差异,(Sensitivity-Specificity),KS取值处即为统计意义上的最佳cutoff切点

      

      图5:KS关系图

      5. 结语

      本文简单介绍了下什么是机器学习,机器学习的常用算法,点融网应用机器学习搭建大数据风控系统的探索以及分类模型的性能评估指标。机器学习听起来很高大上,在实际工作中也经常会遇到一味炒作概念的人,过分夸大机器学习所能起到的作用,或者盲目的追求高深复杂的算法。我个人的观点还是一方面现阶段机器学习是可以帮我们提高工作效率的科学方法,另外一个方面就是能用简单方法解决问题绝不为了高大上而去选择复杂的方法,毕竟算法是没有三六九等之分。最后,希望有更多的同学加入到统计与机器学习的研究中来。

    展开全文
  • 中国通信工业协会通信和信息技术创新人才培养工程项目办公室通人办〔2017〕 第45号“R语言机器学习与大数据可视化”暨“Python文本挖掘自然语言处理”核心技术高级研修班的通知各有关单位:为了响应国家大数据战略...
        

    中国通信工业协会通信和信息技术创新人才培养工程项目办公室

    通人办〔2017〕 第45号


    “R语言机器学习与大数据可视化”暨“Python文本挖掘与自然语言处理”核心技术高级研修班的通知

    各有关单位:

    为了响应国家大数据战略加快建设数字中国,加强数据科学的创新发展和技术应用,打造大数据专业技术人才队伍,满足行业对人工智能、机器学习、深度学习等相关领域高端人才的迫切需求,我单位将于2018年1月23日至26日在上海、1月25日至28日在厦门分别举办“R语言机器学习与大数据可视化”、“Python文本挖掘与自然语言处理”核心技术高级研修班;课程目标、特点、教学大纲及师资安排等具体内容详见附件。 


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    附件:

    一、课程对象

    各高等院校大数据相关学科、计算机、软件、信息管理、统计、电子商务、金融、工商管理、数理统计专业等科研、教学带头人,骨干教师、博士生、硕士生,机器学习、数据挖掘、文本挖掘及自然语言处理技术的爱好者与潜在研究者。


    二、时间与地点

    2018年1月23日~26日  上  海

    2018年1月25日~28日   厦  门


    三、课程目标及特点   

    1. 通过实际的案例分析与流程演示,熟悉机器学习、大数据可视化、文本挖掘与自然语言处理等核心技术并学会如何将相应的技术运用到自己的实际工作中;

    2. 学会将数据挖掘的能力从有限的结构化数据延伸到非结构化的海量文字材料,全面提升个人的数据挖掘与分析应用能力;

    3. 通过紧密结合应用实例,针对工作中存在的疑难问题进行分析讲解和专题讨论,进而有效提升学员解决科研及教学中实际问题的能力同时提升其从数据角度去思考的能力;

    4. 采用理论知识+案例示范+练习讨论的workshop教学模式,从典型案例入手;既适合零基础的初学者,也适合经验丰富的操作者;

    5. 全栈式的数据科学及大数据人才培养体系,额外提供价值4000元共350G、75课时的python机器学习、数据挖掘、网络爬虫与文本挖掘最新教学视频及课件PPT,以协助高校开展数据科学与大数据专业建设,协助教师开展相关课程教学与科研;

    6. 通过流微信平台建立与授课专家的长期的答疑联系,提供即时的在线技术咨询;


    四、课程内容

    模块一:R语言机器学习与大数据可视化技术

    第一天

    第1讲:数据可视化(统计图形)

    1.  数据可视化简介

    2.  R语言基础作图

    3.  ggplot2简介

    4.  常见统计图形

    第2讲:数据可视化(动态可视化)

    1.  R的动态可视化框架

    2.  Echarts简介

    3.  Shiny与动态报告

    4.  案例1:做一个动态可视化的小系统

    第二天

    第3讲:数据挖掘(数据处理与关联规则)

    1.  数据处理与dplyr

    2.  数据的清洗与转换

    3.  关联规则简介

    4.  案例2:零售店数据的挖掘

    第4讲:数据挖掘(聚类和分类)

    1.  数据挖掘与机器学习

    2.  聚类和分类简介

    3.  层次聚类分析

    4.  K-Means 聚类分析

    5.  基于密度的聚类

    6.  案例3:互联网行为分析

    第三天

    第5讲:数据挖掘(分类算法)

    1.  逻辑斯蒂回归

    2.  混淆矩阵与交叉验证

    3.  决策树

    4.  随机森林

    5.  Boosting

    6.  案例4:足球比赛数据的机器学习

    7.  分析与讨论

    第6讲:数据挖掘(神经网络和深度学习)

    1.  人工智能简介

    2.  感知机和神经网络

    3.  图像分析简介

    4.  深度学习与卷积神经网络

    5.  案例5:训练图像识别模型

    6.  课程总结与讨论

    模块二:Python文本挖掘与自然语言处理技术

    第一天

    第1讲:自然语言处理及文本挖掘介绍

    1.自然语言处理简介

    2.文本挖掘简介

    3.自然语言处理与python

    4.自然语言处理相关工具概述及对比

    第2讲:python自然语言处理环境及基础语法

    1.Anaconda套件

    2.基本数据结构(列表/字符串/字典)

    3.基本语法(条件/循环/函数/类/模块)

    4.Jupyter  Notebook基本使用

    5.python在自然语言处理中的应用

    第3讲:文本数据处理

    1.  基础包 numpy

    2.  绘图与可视化 matplotlib与 seaborn

    3.  自然语言处理包NLTK

    4.  文本语料与词汇资源

    5.  文本数据获取之爬虫

    6.  文本预处理

    第二天

    第4讲:文本分类

    1.  分类与标注词汇

    2.  文本分类简介

    3.  各类文本分类模型

    4.  为语言模式建模

    5.  案例分析

    第5讲:文本信息提取

    1.  信息提取

    2.  分块

    3.  开发和评估分块器

    4.  语言结构中的递归

    5.  命名实体识别

    6.  关系抽取

    7,  案例演示

    第6讲:文法分析

    1.  句子结构分析

    2.  文法特征

    3.  处理特征结构

    4.  扩展基于特征的文法

    第三天

    第7讲:基于传统机器学习模型的文本分析技术基础

    1.  文本挖掘全流程概述

    2.  TextBlob文本处理库介绍

    3.  中文分词介绍(jieba)

    4.  词云介绍

    5.  案例演示

    第8讲:基于传统机器学习模型的文本分析技术应用

    1.  文本挖掘预处理技术

    2.  文本特征处理

    3.  文本聚类

    4.  主题模型

    5.  案例演示

    第9讲:基于深度学习的文本处理技术

    1.  深度学习简介

    2.  词向量技术

    3.  RNN基本概念

    4.  LSTM简介

    5.  LSTM语言模型的实现

    6.  案例:利用LSTM实现文本分类

    第10讲:基于seq2seq模型的自然语言处理应用(选修)

    1.  seq2seq模型简介

    2.  Encoder-Decoder  结构

    3.  seq2seq模型原理

    4.  seq2seq模型的应用

    5.  案例:基于seq2seq模型的机器翻译


    五、颁发证书

    学员经考核合格可获得国家工信部全国通信和信息技术创新人才培养工程《大数据挖掘与分析应用高级工程师》职业技术水平证书。该证表明持有者已通过相关考核,具备相应的专业知识和专业技能,并作为聘用、任职、定级和晋升的重要参考依据,全国通用。


    六、拟邀师资

    尹老师,数据科学家,浙江大学物理学博士,浙江某高校深度学习研究中心负责人,深度学习领域一线实战专家,兼任某网络科技上市公司大数据总监,承担30多个企业数据挖掘项目,受聘担任多家大数据教学机构主讲教师,开发多套python机器学习、网络爬虫与文本挖掘系列课程,10+年软件开发数据产品经验,熟悉R\Python\Javascript等多种编程语言,目前研究集中在推荐系统、文本挖掘、神经网络等深度学习领域,具有丰富的统计建模、数据挖掘、大数据技术教学经验,先后为中国交通银行,平安保险公司等数十家知名机构主讲python机器学习课程。


    李老师,博士,毕业于北京大学,浙江大学软件学院兼职教授、华东师范大学硕士研究生导师,台北商业大学业界专业教师,曾任Mango Solutions中国区数据总监,主导数十个R语言数据挖掘与分析应用工程项目, 2003年从事R语言相关研究,擅长R语言的工程开发与分析建模,是 Rweibo、Rwordseg、tmcn等 R 包的作者,著有《数据科学中的R语言》,翻译了《R语言核心技术手册》、《机器学习与R语言》,撰写过大量R语言的基础和高级应用类文章,从事R语言数据挖掘分析培训多年,为国内多所科研院所及知名企业主讲R语言机器学习内训课程,探索出一套以案例讲解带动理论理解和软件操作熟悉的方法。


    七、费用标准

    每个模块参会费均为3980元/人(含专家授课费、教材考试费、证书申报、场地等),食宿统一安排,费用自理。


    八、联系方式

    联系电话: 18611038557         微  信: 18611038557

    联 系 人: 宋 老 师            邮  箱: 1843626486@qq.com

    (扫码咨询)

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    全国R语言与python数据科学高级研修班报名回执表

    (经研究我单位选派以下同志参加此次学习)

    单位名称


    发票抬头


    发票税号


    发票内容

    □1、培训费          □2、会议费         □3、会 务  费

    缴款方式

    □1、现  金          □2、刷  卡         □3、对公转账   

    参会人数:_    ___      人

    参会费用: _      ____元

     

    参会

    人员

    名单

     

     

     

    姓 名

    职 务

    手 机

    电 子 邮 箱

















    住宿安排

    □1、住          □2、不住         □3、待定

    住宿标准

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  • 一文看懂机器学习与大数据风控

    千次阅读 2016-11-17 17:23:10
    导语:机器学习在风控中的作用究竟如何,有哪些关键技术,其优势缺点又有哪些呢? 一个普遍的看法是,机器学习等人工智能技术会最先在金融领域落地。金融行业是最早实现信息化的行业,有...
  • 《Python+Spark 2.0+Hadoop机器学习与大数据实战》五星好评+强烈推荐的一本书,虽然内容可能没有很深入,但作者非常用心的把每一步操作详细的列出来并给出说明,让我们跟着做的时候非常有信心,没有出现奇奇怪怪的...
  • 本书从浅显易懂的“大数据机器学习”原理说明入手,讲述大数据机器学习的基本概念,如分类、分析、训练、建模、预测、机器学习(推荐引擎)、机器学习(二元分类)、机器学习(多元分类)、机器学习(回归分析)...
  • 大数据时代究竟改变了什么? 改变的是思维 增加了数据重要性:数据资源--->数据资产(增值) 改变了方法论:基于知识的理论完美主义--->基于数据的历史经验主义 改变了数据分析:统计学...
  • 中国通信工业协会通信和信息技术创新人才培养工程项目办公室通人办〔2017〕 第45号“R语言机器学习与大数据可视化”暨“Python文本挖掘自然语言处理”核心技术高级研修班的通知各有关单位:为了响应国家大数据战略...
  • 机器学习大数据经典算法笔记汇总 一、总结 二、机器学习大数据算法 机器学习大数据经典算法笔记汇总 一、总结 前面的博文,介绍了很多TensorFlow 以及 DeepLeaning 的算法。这里做一个总结。 ...
  • 推荐系统是机器学习大数据技术的经典实际应用,旨在提供高效准确的个性化物品推荐,是现代Web应用的重要组件。 项目结构清晰,代码风格良好,测试充分,注释手册完善。目前项目使用GPL3.0协议开源在github中,...
  • 机器学习大数据:概念,算法,工具和应用作者:Khaleel Ahmad(作者),Khairol Amali Bin Ahmad(作者),Uma N. Dulhare(作者)精装本:54...
  • 大数据的定义 大数据(bigdata),指无法在定时间...大数据的核心是利用数据的价值,机器学习是利用数据价值的关键技术,对于大数据而言,机器学习是不可或缺的。相反,对于机器学习而言,越多的数据会越可能提升模型...
  • 我的机器学习教程「美团」算法工程师带你入门机器学习 已经开始更新了,欢迎大家订阅~ 任何关于算法、编程、AI行业知识或博客内容的问题,可以随时扫码关注公众号「图灵的猫」,加入”学习小组“,沙雕博主在线答疑...
  • CCF大数据与计算智能大赛 DataFountain Di-Tech算法大赛 KDD-Cup KDnuggets Competition 全国高校云计算应用创新大赛 Byte Cup国际机器学习竞赛 WID数据竞赛 数据火车竞赛网站 DrivenData Competition ...
  • 数据挖掘、机器学习大数据比赛罗列

    万次阅读 多人点赞 2016-06-09 14:40:38
    最近自己想参加一些如题类型的比赛,却发现找不到。...由于是阿里举办,所以比赛获得不错名次的可以获得阿里校招直通车的权利,题目难度的话,个人觉得不算难,kaggle相仿。 2、di-tech算法大赛: ...
  • 自己的专业方向是机器学习、数据挖掘,就业意向是互联网行业本专业相关的工作岗位。各个企业对这类岗位的命名可能有所不同,比如数据挖掘/自然语言处理/机器学习算法工程师,或简称算法工程师,还有的称为搜索/...
  • 两个n维变量a(x11,x12,…,x1n)b(x21,x22,…,x2n)间的闵可夫斯基距离定义为: 其中p是一个变参数。 当p=1时,就是曼哈顿距离 当p=2时,就是欧氏距离 当p→∞时,就是切比雪夫距离 根据变参数的不同,闵氏...
  •  本文主要对机器学习进行科普,包括机器学习的定义、范围、方法,包括机器学习的研究领域:模式识别、计算机视觉、语音识别、自然语言处理、统计学习和数据挖掘.这是一篇非常好的文章,尤其感学原文作者~
  • 机器学习 大数据

    2019-05-10 15:52:43
    http://www.cnblogs.com/pinard/p/6131423.html
  • 机器学习的应用–大数据6.机器学习的子类–深度学习7.机器学习的父类–人工智能8.机器学习的思考–计算机的潜意识9.总结10.后记作者:计算机的潜意识在本篇文章中,我将对机器学习做个概要的介绍。本文的目的是能让
  • 在本篇文章中,我将对机器学习做个概要的介绍。本文的目的是能让即便完全不了解机器学习的人也能了解机器学习,并且上手相关的实 践。这篇文档也算是EasyPR开发的番外篇,从这里开始,必须对机器学习了解才能进一步...
  • 目前有七个类别: 新技术&新应用 金融科技 机器学习 自然语言处理 计算机视觉 大数据 Python
  • 在本篇文章中,我将对机器学习做个概要的介绍。本文的目的是能让即便完全不了解机器学习的人也能了解机器学习,并且上手相关的实 践。这篇文档也算是EasyPR开发的番外篇,从这里开始,必须对机器学习了解才能进一步...
  • 卡耐基梅隆大学(Carnegie Mellon University,CMU)计算机科学学院教授邢波(Eric Xing)正在主持CMU的一个机器学习和医疗中心,并受聘于一家专注于医疗大数据应用推广的中国企业——医渡云(北京)技术有限公司...
  • 1、机器学习大数据、深度学习、数据挖掘、统计、决策和风险分析、概率、模糊逻辑等有什么不同?  答:除了属于、具体目标和文化等,并没有什么本质的区别。它们都是概率的分支,对不确定性的理解和量化。概率...
  • 本文的目的是能让即便完全不了解机器学习的人也能了解机器学习,并且上手相关的实践。这篇文档也算是EasyPR开发的番外篇,从这里开始,必须对机器学习了解才能进一步介绍EasyPR的内核。当然,本文
  • 深度学习与大数据

    千次阅读 2019-09-13 14:41:46
    在数据呈指数增长的这个数字世界中,深度学习大数据是最为热门的两个技术趋势。深度学习大数据是数据科学领域相互关联的两个话题,而在技术发展方面,两者紧密关联且同样重要。 数字数据和云存储遵循名为摩尔...

空空如也

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