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我如何理解深度学习?
即使你是搞建模的,假如没搞过神经网络,可能也不清楚,甚至你做过神经网络工程,但如果仅仅是调用一下算法库,也可能是一知半解。
star2017
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1年前
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如何使用开源创新工具箱规划应用程序的用户研究
本文借用国外评图应用例子说明如何使用由新加坡科技设计大学(简称 SUTD)提出的创新工具箱来规划用户研究。该工具箱可能会在您下次遇到“每个人都知道”如何解决的情况时派上用场。
star2017
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1年前
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大数据相关术语解释及中英文对照
大数据,或称巨量资料,指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
star2017
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1年前
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用贴近生活的几个例子告诉你:什么是大数据医疗?
大家都清楚医疗数据被安全地存储有多关键。谁也不希望自己的诊疗病例转眼就不见,明天要做手术的患者,今天忽然所有病例都不见了,可见是多么恐怖的一件事情。
star2017
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1年前
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机器学习,为何让数学家大惑不解?
摘要:这篇文章原刊登于《量子杂志》(Quanta Magazine),分析了机器学习在大数据中的一些数学原理和问题,作者Ingrid Daubechies是杜克大学数学、电子和计算机工程系的教授。《量子杂志》是由西蒙斯基金会独立编辑出版的一本杂志,旨在向公众介绍数学、物理和生命科学方面的最新进展。 几年前的一次晚餐上,杰出的微分几何学家 Eugenio C…
star2017
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1年前
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知道这20个正则表达式,能让你少写1,000行代码
正则表达式,一个十分古老而又强大的文本处理工具,仅仅用一段非常简短的表达式语句,便能够快速实现一个非常复杂的业务逻辑。熟练地掌握正则表达式的话,能够使你的开发效率得到极大的提升。 正则表达式经常被用于字段或任意字符串的校验,如下面这段校验基本日期格式的JavaScript代码: 下面是技匠整理的,在前端开发中经常使用到的20个正则表达式。 1 . 校验密码强…
star2017
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1年前
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小白学数据分析:3D移动游戏需要关注的问题
随着智能设备性能的不停提升,许多的手游产品主打3D牌,一直以来,无论端游,页游,还是手游,玩家对于3D的追求都是一个永恒的话题。然而在实际的研发和运营过程中,可以看获得,我们犯下了太多的错误,而这些错误实际上可以制止,我们争取是早发现早解决。在这个过程中,如若利用数据剖析来剖析解决问题,我们的效率会高出来许多。以下将列出几个怎样通过数据剖析来发现移动3D手游…
star2017
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1年前
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用算法揭示玛雅文字的奥秘
瑞士洛桑联邦理工学院(EPFL)的研究人员们研究出了一种可以分析玛雅文字的算法。这一项目终有一天能够在翻译这种复杂且神秘的语言中做出巨大贡献。 虽然在南美洲有五百多万人正在使用一种由玛雅文化演变而来的口语,但玛雅文字却经历了截然不同的命运。西班牙16世纪的征服之举导致大部分玛雅文字作品流失,玛雅文字的秘密也从此不见天日。到目前为止仅有三本古抄本的玛雅书籍被保…
star2017
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1年前
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据说年薪50万以上的人,都不可救药地爱上了“数据可视化”
“不要让听众感觉你在展示一张图表,而要回顾人的行为,描述曲线变化背后的事件。不是‘来看我们的三季度财报’,而是‘来看我们为什么没完成目标’。”
star2017
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1年前
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硅谷王川:深度学习有多深?学了究竟有几分?(11)
(1)迄今为止我们讨论的神经网络模型, 都属于一种叫做前馈网络 (feedforward network) 的东西. 简而言之, 前馈网络, 信息从底层不断往前单向传输,故而得名. RNN (Recurrent Neural Network), 也称循环神经网络, 多层反馈神经网络, 则是另一类非常重要的神经网络. 本质上, RNN 和前馈网络的区别是, 它…
star2017
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1年前
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深入浅出数据挖掘—企业数据挖掘成功之道(理论篇)
面对现在海量的、不完整的、模棱两可的数据,运用数据挖掘算法对数据进行查找,找出人们所不知道的、有实用价值的信息,这一过程就是数据挖据。
star2017
博客
1年前
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一个“玩”数据的牛人之职业规划
一个数据分析牛人的职业规划
star2017
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1年前
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谷歌邮件智能回复系统:基于循环神经网络构建
摘要:Google推出智能回复是使用深度神经网络训练的撰写email的功能。智能回复系统建立在一对循环神经网络之上,其中一个RNN用于对收到的电子邮件进行编码,而另一个用于预测可能的回复。至今为止,这项功能表现特别出色。 Google将为其Gmail应用推出一项称为智能回复(SmartReply)的新功能,这篇博文解析了SmartReply的技术原理:建立在…
star2017
博客
1年前
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如何成为一名数据可视化工程师?
如何成为一名数据可视化工程师?
star2017
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1年前
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掌握机器学习技术从这些编程语言和程式库开始
在我们之前分享的文章《一名合格的机器学习工程师需要具备的5项基本技能,你都get了吗?》收到了读者的热烈响应。在这片广受赞誉的文章当中我们向大家介绍了成为机器学习牛人所需具备的关键技能。现在,我们将来自读者关于上一篇文章的问题进行汇总,发现其中大家最关心的就是:掌握机器学习技能到底需要学会哪一种编程语言? 这个问题的答案或许会让你大跌眼镜——掌握哪一种编程语…
star2017
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1年前
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数据挖掘项目成功的黄金准则—企业数据挖掘成功之道(理论篇)
为什么您的数据挖掘项目成果总是难以落地?或者数据挖掘的价值总是远远低于预期?无论您是项目管理者还是数据分析师,相信看完这篇文章,每个人都能找到一个属于自己的答案。
star2017
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1年前
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从银行、保险到证券,揭开大数据在金融行业的应用
数据显示,中国大数据IT应用投资规模以五大行业最高,其中以互联网行业占比最高,占大数据IT应用投资规模的28.9%,其次是电信领域(19.9%),第三为金融领域(17.5%),政府和医疗分别为第四和第五。 根据国际知名咨询公司麦肯锡的报告显示:在大数据应用综合价值潜力方面,信息技术、金融保险、政府及批发贸易四大行业潜力最高高。具体到行业内每家公司的数据量来看…
star2017
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1年前
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从机器学习谈起
摘要:在本篇文章中,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。当然,本文也面对一般读者,不会对阅读有相关的前提要求。 在进入正题前,我想读者心中可能会有一个疑惑:机器学习有什么重要性,以至于要阅读完这篇非常长的文章呢? 我并不直接回答这个问题前。相反,我想请大家看两张图,下图是图一: 图1 机…
star2017
博客
1年前
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可视化之医疗保健数据的未来——绘制新用户界面的方法
用户怎样才能把重点放在用户体验上呢?
star2017
博客
1年前
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App推广:数据分析,让渠道作弊无所遁形?
摘要:互联网产品的用户增长离不开卓有成效的推广。而目前,国内大量的移动应用或网络推广公司鱼龙混杂,不少产品在推广方面投入了大量的人力财力,却收效甚微,白白的浪费钱不说,往往还因此失去了快速占领市场的先机。 因此,评估推广渠道质量,识别渠道作弊是每一个互联网产品的运营团队的必备技能。 下面我们就来看看「某某商城」的运营负责人,是如何通过数据分析有效评估渠道质量…
star2017
博客
1年前
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