机器学习

据《华尔街日报》报道，在科技公司以开放性姿态吸引人工智能（AI）人才之际，行业对于AI专有知识的争夺正迫使苹果努力克服其保密情结。

本篇文章我们通过分析和对比发现数据分析职位的需求主要集中在北上广深四个一线城市，在行风方面，移动互联网，金融行业和电子商务行业都对数据分析人才有着较大的需求量。

聚天下之天才而观察之。把各行各业中的天才们收集起来，看看他们哪个星座人数多，哪个星座人数少。

在当今的大数据时代，如何利用好海量的大数据来为理财服务，是财富管理机构共同思考的问题。

知识图谱技术在金融领域的落地，首先应选择“关系”密度较大的业务领域，企业与企业、个人与个人、个人与企业、账户与账户、账户与产品等，商机与风险存在于各类主体之间的关系的发展与变化之中；其次应选择有新兴数据源带来新的信息点的业务领域，在当今大数据技术极速发展的背景下，互联网数据的采集与解析、金融机构内部非结构化数据的挖掘和利用是两种重要的信息补充方式。

虽然线上零售对线下零售造成了很大的冲击，但在零售总额实际比例中，线下零售占比依然高达90％。展望未来，线下零售依然会占领零售行业的重要地位。

究竟我们的工作将在何时被机器所取代？哪些工作最危险？

Tensorflow是Google开发的开源机器学习库。本篇文章我们将使用Tensorflow对线性回归模型进行训练，并使用模型对数据进行预测。

在经分的年代，数据仓库推倒重来了几遍，构建了很多的专题项目，经历了上万次取数，制作了成百上千的报表，但在支撑了当初的业务发展的同时，到底给如今的企业留下了多少资产？

本篇文章使用Python和OpenCV中的Haar特征分类器对人脸及眼睛进行检测和追踪。在开始之前，有几件准备工作要完成。

神经网络在过去几年中取得了惊人的进步，现在已成为图像识别和自动翻译领域最先进的技术。

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？

朴素贝叶斯分类器基于词袋模型，通过词袋模型我们可识别出文本中出现的词属于积极还是消极，若这个词出现在积极的词语列表中，文本的总体分数 +1，若总体分数为正，该段文本被分类为积极，反之亦然。

你希望学习文本挖掘，却发现大多数教程难度跨度很大？或者说你找不到心仪的数据集？

Python 和 R 语言都具有健全的生态系统，其中包括了很多开源工具和资源库，从而能够帮助任何水平层级的数据科学家展示其分析工作。