最近几个同事在做推荐平台的项目，都问到怎么实现FTRL算法，要求协助帮忙实现FTRL的算法模块。今天也是有空，赶紧来做个整理。明天还要去上海参加天善智能组织的FLY BI大数据分享会。有兴趣参加线下活动的可以多关注下微博和微信的信息。没事可以多参加分享分享。现在特别是像做在线学习和CTR这块，应用LR是最广泛的。但是批量处理超大规模的数据集和在线数据流时就遇…

深度学习发展至今已然有几个年头了，上个世纪九十年代的美国银行率先使用深度学习技术做为手写字体识别，但深度学习的惊艳登场并没有留住它一时的辉煌， 直到2012年深度学习这个领域才开始渐入人们的眼帘。

现在大家都在谈大数据，数据分析，机器学习，但是这些都是手段，决策才是我们的目的，要想发挥数据的价值，先看看你身边的工作中有哪些决策，再决定用什么样的数据，怎样用数据来改进他们，我们先看一个小例子： 有100人来找你借钱，每人借100块，他们都愿意一年后还你115块（因为跟隔壁老王家借，也要还这么多），现在问题来了，你借还是不借，借给谁？ 既然赚的钱已经固定了…

机器学习的历史表明会有许多的模式。但最有可能的一种是：在接下来数年，我们将教授机器如何自我学习。

本文整理了一些深度学习领域的专业名词及其简单释义，同时还附加了一些相关的论文或文章链接。本文编译自 wildml，作者仍在继续更新该表，编译如有错漏之处请指正。

机动车摇号概率低于千分之一，一辈子都摇不到号的可能性接近一半。

本文将带你遍历机器学习领域最受欢迎的算法。系统地了解这些算法有助于进一步掌握机器学习。当然，本文收录的算法并不完全，分类的方式也不唯一。不过，看完这篇文章后，下次再有算法提起，你想不起它长处和用处的可能性就很低了。本文还附有两张算法思维导图供学习使用。

人工智能是最早出现的，也是最大、最外侧的同心圆；其次是机器学习，稍晚一点；最内侧，是深度学习，当今人工智能大爆炸的核心驱动。

机器学习常见的算法面试题总结

Demiurge Technologies 是一家位于瑞士的人工智能创业公司，他们致力于研究生物神经元的计算原理，开发下一代深度学习，以解决小样本学习和与物理世界交互的难题。他们的深度学习系统将应用于第四级别自动驾驶和探索机器人等领域。

数据科学家是一个充满刺激和性感的职业，那么什么是数据科学家?它的刺激和性感表现在哪里?除了精神满足，它是否能够带给我们物质丰富?

机器学习决策树算法学习笔记 。

数据分析师的主要职责包括寻找、检索、整理和传递从数据中来的见解。数据分析师也帮助报告和发现隐藏在数据潜在产品中的有意义的见解。从商业指标到用户行为和产品表现，他们负责获取、分析和报告范围的数据。

有很多数据科学、机器学习和人工智能平台可以自动化地完成其中大部分的工作，让企业和组织可以更快速地利用大数据资产获得竞争优势。以下就让我们来看看数据科学和机器学习领域的这10家热门初创公司。

无论你对大数据一无所知，还是想要拓展机器学习方面的知识； 无论你只有三个小时，还是三分钟； 无论你是想进一步了解这个技术还是那些高级应用，这个列表列举了YouTube上最棒的大数据视频。点击播放，使用这个高效的方式来探索大数据领域吧。 （关于视频：我们挑选的是YouTube上“Science and Tech”和“Education”两个分类下被观看次数最多…

通过新一批论文，让你对深度学习的方式与深度学习在不同领域的运用有个清晰的了解

我们日常遇到的人工智能是把复杂问题进行分解成一个一个小模块，然后再逐一进行比较，识别。现实中的问题只不过是大量的人工智能算法相互叠加得到，是大量的逻辑叠加而来，就像计算机软件最本质是由0-1逻辑叠加而来一样。

通过新一批论文，让你对深度学习的方式与深度学习在不同领域的运用有个清晰的了解

吴恩达的新书“Machine Learning Yearning”，大家看过了吗？

数据正在以指数级的速度生成，现在比以往任何时候都更需要那些能够理解数据并从中提取价值的人。如果你渴望成为下一代数据科学家，那么这些来自前辈们的经验教训将助你一臂之力。