机器学习算法

由于技术和工具的进步，机器学习培训项目比以往更容易执行。但是，要获得可靠的结果需要对数据科学和统计学原理有深入的了解，如此才能确保团队从一个坚不可摧的底层数据集开始，这边是成功的基础。

假如，你手头上正有一个机器学习的项目。你通过各种渠道手机数据，建立你自己的模型，并且得到了一些初期的结果。你发现，在你的测试集上你只有80%的正确率，这远远地低于你的预期。现在怎么办，你怎么来改进你的模型？

毫无疑问，机器学习技术将成为未来社会最重要的基础技术之一。

算法，是数据科学全部环节中最为神秘的部分。

作者：Yael Gavish 摘要： 机器学习是一项令人难以置信的技术，你需要了解很多很多的基础知识，以使得业务功能尽可能的不受复杂算法的影响，让你能够提出正确的问题、了解机器学习模型开发过程、成立一个团队以促进学科间的不断合作，而不是把数据科学视为一个产生奇迹的黑匣子。 每一个产品经理、企业家或商业领袖都应该让自己的项目或企业在机器学习方面加速发展。如果你…

机器学习算法基于信用卡消费记录做信用评分。

深度学习方向当下如火如荼，就差跑进楼下大妈的聊天内容了。

到底大数据风控是怎样的，价值在哪里，又面临哪些发展中的问题？

在过去几年，人工智能和机器学习频繁出现在技术新闻和各种网站上。两者常常被用作同义词，但许多专家认为它们存在微妙且重大的区别。

常见的机器学习算法

正如移动互联网的普及加快了信息碎片化的过程，人工智能的普及加快了广告碎片化的过程——或许你没有意识到，但随着人工智能的发展，一个数百亿美元的私人定制广告市场正在形成。